Promedio móvil simple - SMA Un promedio móvil simple (SMA) es un promedio móvil aritmético calculado sumando el precio de cierre de la garantía durante varios períodos de tiempo y luego dividiendo este total por el número de veces Períodos Como se muestra en la tabla anterior, muchos comerciantes observan los promedios a corto plazo para cruzar por encima de los promedios a más largo plazo para señalar el comienzo de una tendencia alcista. Los promedios a corto plazo pueden actuar como niveles de apoyo cuando el precio experimenta un retroceso. VIDEO Carga del reproductor. BLOQUEANDO BAJO Promedio móvil simple - SMA Una media móvil sencilla es personalizable ya que se puede calcular para un número diferente de períodos de tiempo, simplemente agregando el precio de cierre de la garantía durante un número de períodos de tiempo y luego dividiendo este total por el número De los períodos de tiempo, lo que da el precio medio de la garantía durante el período de tiempo. Un simple promedio móvil suaviza la volatilidad y facilita la visualización de la tendencia de precios de un valor. Si la media móvil simple apunta hacia arriba, esto significa que el precio de los valores está aumentando. Si apunta hacia abajo significa que el precio de los valores está disminuyendo. Cuanto más largo sea el plazo para el promedio móvil, más suave será la media móvil simple. Un promedio móvil a más corto plazo es más volátil, pero su lectura está más cerca de los datos de origen. Significado analítico Los promedios móviles son una herramienta analítica importante utilizada para identificar las tendencias de precios actuales y la posibilidad de un cambio en una tendencia establecida. La forma más simple de usar una media móvil simple en el análisis es utilizarlo para identificar rápidamente si una seguridad está en una tendencia alcista o tendencia descendente. Otra herramienta analítica popular, aunque un poco más compleja, es comparar un par de promedios móviles simples con cada uno cubriendo diferentes marcos temporales. Si una media móvil simple a corto plazo está por encima de un promedio a más largo plazo, se espera una tendencia alcista. Por otro lado, un promedio a largo plazo por encima de un promedio a corto plazo indica un movimiento descendente en la tendencia. Patrones de comercio populares Dos patrones populares de comercio que utilizan simples promedios móviles incluyen la cruz de la muerte y una cruz de oro. Una cruz de la muerte ocurre cuando el promedio móvil simple de 50 días cruza debajo de la media móvil de 200 días. Esto se considera una señal bajista, que las pérdidas adicionales están en la tienda. La cruz de oro se produce cuando una media móvil a corto plazo se rompe por encima de una media móvil a largo plazo. Reforzada por altos volúmenes de negociación, esto puede indicar que hay más ganancias en la tienda. ADX incluye algunas funciones de agregación estadística, tales como promedio, varianza y desviación estándar. Otros cálculos estadísticos típicos requieren que se escriban expresiones DAX más largas. Excel, desde este punto de vista, tiene un lenguaje mucho más rico. Los patrones estadísticos son una colección de cálculos estadísticos comunes: mediana, modo, media móvil, percentil y cuartil. Queremos agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl y Javier Guilln, cuyos blogs inspiraron algunos de los siguientes patrones. Ejemplo de patrón básico Las fórmulas de este patrón son las soluciones para cálculos estadísticos específicos. Promedio Puede utilizar las funciones estándar de DAX para calcular la media (media aritmética) de un conjunto de valores. PROMEDIO . Devuelve el promedio de todos los números en una columna numérica. AVERAGEA. Devuelve el promedio de todos los números de una columna, manejando texto y valores no numéricos (los valores de texto no numéricos y vacíos se cuentan como 0). AVERAGEX. Calcular el promedio de una expresión evaluada en una tabla. Promedio móvil El promedio móvil es un cálculo para analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Puede utilizar muchas técnicas DAX para implementar este cálculo. La técnica más sencilla consiste en utilizar AVERAGEX, iterar una tabla de la granularidad deseada y calcular para cada iteración la expresión que genera el punto de datos único para utilizar en el promedio. Por ejemplo, la fórmula siguiente calcula el promedio móvil de los últimos 7 días, suponiendo que está utilizando una tabla de fechas en su modelo de datos. Utilizando AVERAGEX, calcula automáticamente la medida en cada nivel de granularidad. Cuando se utiliza una medida que puede agregarse (como SUM), entonces otro enfoque basado en CALCULATE puede ser más rápido. Puede encontrar este enfoque alternativo en el patrón completo de Promedio móvil. Variación Puede utilizar funciones DAX estándar para calcular la varianza de un conjunto de valores. VAR. S. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa una población de muestra. VAR. P. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa a toda la población. VARX. S. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. VARX. P. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Desviación estándar Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la desviación estándar de un conjunto de valores. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa a toda la población. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Mediana La mediana es el valor numérico que separa la mitad superior de una población de la mitad inferior. Si hay un número impar de filas, la mediana es el valor medio (clasificando las filas del valor más bajo al valor más alto). Si hay un número par de filas, es el promedio de los dos valores medios. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a la función MEDIAN en Excel. La figura 1 muestra una comparación entre el resultado devuelto por Excel y la fórmula DAX correspondiente para el cálculo mediano. Figura 1 Ejemplo de cálculo mediano en Excel y DAX. Modo El modo es el valor que aparece más a menudo en un conjunto de datos. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a las funciones MODE y MODE. SNGL en Excel, que devuelven sólo el valor mínimo cuando hay múltiples modos en el conjunto de valores considerados. La función MODE. MULT de Excel devolverá todos los modos, pero no puede implementarlo como una medida en DAX. La figura 2 compara el resultado devuelto por Excel con la fórmula DAX correspondiente para el cálculo de modo. Figura 2 Ejemplo de cálculo de modo en Excel y DAX. Percentil El percentil es el valor por debajo del cual cae un determinado porcentaje de valores en un grupo. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El cálculo en DAX requiere varios pasos, descritos en la sección Patrón completo, que muestra cómo obtener los mismos resultados de las funciones de Excel PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Cuartil Los cuartiles son tres puntos que dividen un conjunto de valores en cuatro grupos iguales, cada grupo que comprende un cuarto de los datos. Puede calcular los cuartiles usando el patrón de Percentile, siguiendo estas correspondencias: Primer cuartil cuartil inferior 25 percentil Segundo cuartil mediano 50 percentil Tercer cuartil cuartil superior 75 percentil completo Patrón completo Algunos cálculos estadísticos tienen una descripción más larga del patrón completo, porque Puede que tenga diferentes implementaciones dependiendo de los modelos de datos y otros requisitos. Promedio móvil Normalmente, evalúa el promedio móvil haciendo referencia al nivel de granularidad del día. La plantilla general de la siguiente fórmula tiene estos marcadores: ltnumberofdaysgt es el número de días para el promedio móvil. Ltdatecolumngt es la columna de fecha de la tabla de fechas si la tiene o la columna de fecha de la tabla que contiene valores si no hay una tabla de fechas separada. Ltmeasuregt es la medida a calcular como media móvil. El patrón más sencillo utiliza la función AVERAGEX en DAX, que considera automáticamente sólo los días para los que existe un valor. Como alternativa, puede utilizar la siguiente plantilla en modelos de datos sin una tabla de fechas y con una medida que puede agregarse (como SUM) durante todo el período considerado. La fórmula anterior considera un día sin datos correspondientes como una medida que tiene valor 0. Esto sólo puede ocurrir cuando tiene una tabla de fechas por separado, que puede contener días para los que no hay transacciones correspondientes. Puede fijar el denominador para el promedio utilizando sólo el número de días para los que hay transacciones utilizando el siguiente patrón, donde: ltfacttablegt es la tabla relacionada con la tabla de fechas y que contiene los valores calculados por la medida. Puede utilizar las funciones DATESBETWEEN o DATESINPERIOD en lugar de FILTER, pero éstas funcionan sólo en una tabla de fechas normal, mientras que puede aplicar el patrón descrito anteriormente también a tablas de fechas no regulares ya modelos que no tienen una tabla de fechas. Por ejemplo, considere los diferentes resultados producidos por las dos medidas siguientes. En la Figura 3, puede ver que no hay ventas el 11 de septiembre de 2005. Sin embargo, esta fecha se incluye en la tabla de fechas por lo tanto, hay 7 días (del 11 de septiembre al 17 de septiembre) que tienen sólo 6 días con datos. Figura 3 Ejemplo de un cálculo del promedio móvil considerando e ignorando las fechas sin ventas. La medida Moving Average 7 Days tiene un número menor entre el 11 de septiembre y el 17 de septiembre, porque considera el 11 de septiembre como un día con 0 ventas. Si desea ignorar días sin ventas, utilice la medida Promedio móvil 7 días sin cero. Este podría ser el enfoque correcto cuando tiene una tabla de fechas completa, pero desea ignorar los días sin transacciones. Utilizando la fórmula Moving Average 7 Days, el resultado es correcto porque AVERAGEX considera automáticamente sólo los valores no en blanco. Tenga en cuenta que puede mejorar el rendimiento de un promedio móvil al persistir el valor en una columna calculada de una tabla con la granularidad deseada, como la fecha o la fecha y el producto. Sin embargo, el enfoque de cálculo dinámico con una medida ofrece la posibilidad de utilizar un parámetro para el número de días de la media móvil (por ejemplo, reemplazar ltnumberofdaysgt con una medida que implementa el patrón de la tabla de parámetros). Mediana La mediana corresponde al percentil 50, que se puede calcular con el patrón Percentile. Sin embargo, el patrón Median le permite optimizar y simplificar el cálculo mediano con una sola medida, en lugar de las varias medidas requeridas por el patrón Percentile. Puede utilizar este enfoque cuando calcule la mediana de los valores incluidos en ltvaluecolumngt, como se muestra a continuación: Para mejorar el rendimiento, es posible que desee persistir el valor de una medida en una columna calculada, si desea obtener la mediana de los resultados de Una medida en el modelo de datos. Sin embargo, antes de realizar esta optimización, debe implementar el cálculo MedianX basado en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, puede ser la tabla de fechas si desea calcular la mediana de una medida calculada en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular la mediana de una medida calculada al nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo mediano. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión como 8216Date8217, entonces el ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 que contiene la columna Internet Sales Amount sumada por la medida Total Sales de Internet. Por ejemplo, puede escribir la mediana de ventas totales de Internet para todos los clientes en Adventure Works de la siguiente manera: Sugerencia El siguiente patrón: se utiliza para eliminar filas de ltgranularitytablegt que no tienen datos correspondientes en la selección actual. Es una manera más rápida que usar la siguiente expresión: Sin embargo, puede reemplazar toda la expresión CALCULATETABLE con sólo ltgranularitytablegt si desea considerar valores en blanco de ltmeasuregt como 0. El rendimiento de la fórmula MedianX depende del número de filas en la Tabla repetida y sobre la complejidad de la medida. Si el rendimiento es malo, puede persistir el resultado de ltmeasuregt en una columna calculada del lttablegt, pero esto eliminará la capacidad de aplicar filtros al cálculo mediano en el momento de la consulta. Percentile Excel tiene dos implementaciones diferentes de cálculo de percentil con tres funciones: PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Todos ellos devuelven el percentil K de valores, donde K está en el rango de 0 a 1. La diferencia es que PERCENTIL y PERCENTILE. INC consideran K como un rango inclusivo, mientras que PERCENTILE. EXC considera el rango K 0 a 1 como exclusivo . Todas estas funciones y sus implementaciones DAX reciben un valor per centile como parámetro, que llamamos valor de percentil K. ltKgt está en el rango de 0 a 1. Las dos implementaciones DAX de percentil requieren algunas medidas que son similares, pero lo suficientemente diferentes como para requerir Dos diferentes conjuntos de fórmulas. Las medidas definidas en cada patrón son: KPerc. El valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. La posición del percentil en el conjunto ordenado de valores. ValueLow. El valor por debajo de la posición percentil. Valor Alto. El valor por encima de la posición percentil. Percentil El cálculo final del percentil. Necesita las medidas ValueLow y ValueHigh en caso de que el PercPos contenga una parte decimal, ya que entonces tiene que interpolar entre ValueLow y ValueHigh para devolver el valor percentil correcto. La figura 4 muestra un ejemplo de los cálculos realizados con fórmulas Excel y DAX, utilizando ambos algoritmos de percentil (inclusive y exclusivos). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas de Excel y el cálculo DAX equivalente. En las siguientes secciones, las fórmulas Percentile ejecutan el cálculo en valores almacenados en una columna de tabla, DataValue, mientras que las fórmulas PercentileX ejecutan el cálculo en valores devueltos por una medida calculada en una granularidad dada. Percentile Inclusive La implementación de Percentile Inclusive es la siguiente. Percentile Exclusive La implementación de Percentile Exclusive es la siguiente. PercentileX Inclusive La implementación de PercentileX Inclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, podría ser la tabla de fechas si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo del percentil. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión tal como 8216Date, 8217 entonces el ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 que contiene la columna de la cantidad sumada por la medida de la cantidad total. Por ejemplo, puede escribir PercentileXInc del importe total de ventas para todas las fechas de la tabla de fechas de la siguiente manera: PercentileX Exclusive La implementación de PercentileX Exclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando los mismos marcadores utilizados en PercentileX Inclusive: Puede escribir el PercentileXExc del monto total de ventas para todas las fechas en la tabla de fechas de la siguiente manera: Descargas Manténgame informado sobre los próximos patrones (boletín). Desmarque para descargar libremente el archivo. Publicado el 17 de marzo de 2014 por Otros patrones que te pueden gustar Patrones de tiempo Los patrones de tiempo DAX se utilizan para implementar cálculos relacionados con el tiempo sin depender de las funciones de inteligencia de tiempo DAX. Esto es útil siempre que tenga calendarios personalizados, como un calendario semanal ISO 8601 o cuando esté utilizando un Analysis Services hellip. Jerarquías entre padres e hijos DAX no admite directamente las jerarquías padre-hijo. Para obtener una jerarquía navegable en el modelo de datos, debe naturalizar una jerarquía padre-hijo. DAX proporciona funciones específicas para naturalizar una jerarquía padre-hijo usando columnas calculadas. El patrón completo también incluye hellip Dax Patterns es producido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos los derechos reservados. Microsoft Excel reg y todas las demás marcas y derechos de autor son propiedad de sus respectivos propietarios. Agregación para calcular el promedio móvil en una agregación de histograma 10002 Esta agregación calculará el promedio móvil de métricas de hermanos en datos de histograma (histograma, datehistogram). Los promedios móviles son útiles cuando los datos de series de tiempo son estacionarios y tienen una media que cambia lentamente con el tiempo. Los datos estacionales pueden necesitar un análisis diferente, así como datos bimodales, ráfagas o que contengan valores extremos frecuentes (que no son necesariamente valores atípicos). La agregación de movavg admite varias opciones configurables: Tamaño de ventana El usuario especifica el tamaño de ventana que desea calcular un promedio móvil. P. ej. Un usuario puede querer una ventana deslizante de 30 días sobre un histograma de 90 días en total. Actualmente, si no hay suficientes datos para llenar la ventana, el promedio móvil se calculará con lo que esté disponible. Por ejemplo, si un usuario selecciona una ventana de 30 días, los días del 1 al 29 calcularán el promedio móvil con entre 1 y 29 días de datos. Podríamos investigar la adición de más políticas de borde, que determinan cómo manejar las lagunas en el borde de la media móvil Tipo de ponderación Actualmente, el agg soporta cuatro tipos de ponderación: simple. Un promedio simple (aritmético). Defecto. lineal. Un promedio linealmente ponderado, tal que los datos se vuelven linealmente menos importantes a medida que envejece en la ventana singleexp. Un solo promedio exponencialmente ponderado (también conocido como EWMA o Browns Simple Exp Smoothing), de forma que los datos se vuelven exponencialmente menos importantes a medida que envejece. Dobleexp. Doble promedio exponencialmente ponderado (también conocido como Holt-Winters). Utiliza dos términos exponenciales: los primeros datos lisos exponencialmente como singleexp. Pero luego aplicar un segundo suavizado correctivo para tener en cuenta una tendencia. Todo: Expose alfa y beta Alfa y beta son parámetros que controlan el comportamiento de singleexp y doubleexp. Alfa: controla hasta qué punto el término de suavizado exponencial individual está a la zaga de los puntos de inflexión en la media por períodos de 1 / alfa. Alfa 1 significa que el término de suavizado no tiene memoria (período de 1) y emula un paseo al azar. Alfa 0 significa que el término de suavizado tiene memoria infinita e informa la media de los datos Beta: Sólo se utiliza en doubleexp. Análogo a alfa, pero aplicado al alisamiento de tendencia en lugar del alisado de datos. Todo: Investigar la ponderación métrica Es a veces útil para ponderar un período de tiempo no por su distancia de la hora actual, sino más bien por alguna métrica que sucedió en ese intervalo de tiempo. P. ej. Peso por el volumen de transacciones que ocurrieron ese día. Debe ser posible ponderar basado en métricas dentro del cubo, aunque podría ser complicado si falta el valor. Sample Request Esto calculará una media móvil (ventana deslizante de tres días) sobre la suma de los precios en cada día: Sample ResponseA hace tiempo escribí sobre el cálculo del promedio móvil de datos en vivo usando el método Buffer () en Reactive Extensions. El método crea un búfer de actualizaciones cuyo límite, como el desarrollador especifica, le proporciona este búfer de ejecución con cada actualización posterior. La actualización 8216current8217 sería la última en el búfer, lo que le permite calcular el promedio móvil inclusivo, uno donde el último factor se incluye en los resultados. Recientemente, tuve que hacer algo similar con datos estáticos en una aplicación que no estaba usando RX, bud tenía un proveedor de datos LINQ bien definido. Para mi sorpresa, encontré que LINQ no proporciona un método de buffering de la caja. Para mi mayor sorpresa, encontré que era fácil implementar uno. El código está abajo. No quería asumir que sólo realizaríamos agregaciones promedio, por lo tanto, mantuve mi solución bastante genérica. Correspondería al usuario de mi función codificar la lógica de agregación. En este post, me gustaría demostrar agregaciones promedio, pero el usuario de esta función sería capaz de hacer cualquier cosa con un conjunto dado de elementos. En primer lugar, let8217s define una estructura de datos, denominada Agregación que se utilizaría para ajustar el original y añadir una nueva propiedad AggregatedValue (línea 16) que se rellenaría durante el proceso de agregación. Luego defino una muestra TimedDataPoint que se utilizaría para mantener los precios de las acciones en mi ejemplo. Finalmente, let8217s define una función LINQ que almacenaría un conjunto de elementos en el conjunto original y devolvería un conjunto modificado con menos elementos, donde cada elemento contendría un valor de agregación para el conjunto de búferes. Para reclamar el éxito, necesito probar la función. Para jugar con los números reales, let8217s obtener la historia de la semana MSFT stock devuelve de yahoo. Let8217s exportar estos datos para sobresalir y crear un conjunto de promedios móviles de Close price para probar nuestros datos. Here8217s lo que debería ser la hoja de cálculo: Podemos crear un dataset de muestra para representar los precios de cierre originales. Podemos entonces probar nuestra función mi crear un cálculo del promedio móvil en el conjunto de datos. El código está abajo. En primer lugar, crear el dataaset, luego iterar a través del conjunto de datos, canalización de los datos en mi función de agregador, que a su vez me llama de nuevo y me pide que tome dos decisiones importantes: 1. Debe continuar el almacenamiento en búfer (líneas 60 y 71) (La línea 61 en el primer ejemplo y las líneas 74-82 en la segunda) La salida de la muestra debe coincidir con la columna de 6 días promedio en la hoja de cálculo adjunta. He encontrado esta función de agregador muy útil. Esperamos que también. En el último artículo le explicamos cómo funcionaba la agregación simple de la tubería media móvil y cómo analizar las tendencias de los valores de las acciones de una empresa con ella. En este post, discutimos más modelos de agregación media móvil y sus diferencias en detalle. Utilizamos el mismo conjunto de datos que en la publicación anterior. Hay dos modelos utilizados para calcular promedios móviles: Simple y Ponderado. A medida que avanzamos en conjuntos de datos de mayor complejidad, el análisis de tendencias será más preciso si incorporamos pesos a los valores recientes. Los modelos ponderados de promedios móviles asignan peso a cada valor del conjunto de datos según su edad. Existen varios tipos de medias móviles ponderadas: Media móvil lineal En el modelo de media móvil lineal, se asigna a los puntos de datos un peso lineal. Esto significa que en la ventana de puntos de datos considerados, a los puntos de datos más antiguos se les asigna un valor linealmente menos significativo que los recientes. En este ejemplo reutilizamos la consulta utilizada para calcular la media móvil simple. Utilícelo para calcular la media móvil lineal y trazar la diferencia entre los dos: La respuesta de la consulta tiene tres secciones en los cubos de agregaciones, como a continuación: Trazar estos valores en un solo gráfico nos dará el siguiente gráfico: Como se puede ver , La curva de media móvil lineal, aunque sigue una curva similar a la de la media móvil simple, muestra un ligero desplazamiento de la curva lineal hacia abajo. Esto se debe al peso dado a los valores recientes. Si aumentamos el tamaño de la ventana para la agregación lineal, las fluctuaciones de baja frecuencia en la serie original se reflejarán mejor. Sin embargo, las de alta frecuencia serán suavizadas. Promedio móvil ponderado exponencialmente El promedio móvil exponencialmente ponderado utiliza la misma metodología que la media móvil lineal. Sin embargo, la dependencia de puntos de datos antiguos disminuye exponencialmente en comparación con la dependencia lineal en el modelo de media móvil lineal. La velocidad a la que la decaimiento de la dependencia en los puntos de datos antiguos aumenta puede ser controlada por el parámetro alfa dado a la agregación. Valores más pequeños para el parámetro hacen que la decadencia sea más lenta mientras que el valor más alto la hace más alta. Aquí está la parte de la consulta para la agregación ponderada ponderada de la media móvil con el valor de alfa fijado a un valor moderado de 0.3 Si trazamos el resultado de esta consulta con los valores reales a un gráfico, como lo hicimos anteriormente, se vería así: A medida que aumentamos el valor de alfa. La curva de ewma se hará más cercana a la curva original con el retraso también disminuyendo como la dependencia de los valores más antiguos son exponencialmente icreasing. Holt Moving Average En los modelos anteriores de las agregaciones de media móvil, hemos asumido que no hubo tendencias en los puntos de datos dados. Hemos aplicado los modelos simple, lineal y exponencialmente ponderado a los datos y hemos generado una tendencia lineal a partir de ellos. Qué sucede si tenemos tendencias a corto plazo en los datos dados. Las tendencias a corto plazo son patrones cíclicos que ocurren periódica y distintamente en los datos. Con los modelos anteriores, hay posibilidades de que estos patrones cíclicos no se identifiquen adecuadamente, ya que calculan las tendencias lineales, especialmente si las tendencias son necesarias para ser pronosticadas más de un solo período adelante. En tales casos usamos el modelo Holt de promedios móviles. Aquí tenemos dos parámetros. Alfa. Como el EWMA, calcula los niveles. El parámetro Beta se utiliza para estimar los valores de tendencia locales. A medida que el parámetro beta aumenta, se supone que las tendencias locales están cambiando más rápidamente. A medida que disminuye el valor beta, se supone que las tendencias locales están cambiando lentamente. La consulta para el modelo de Holt con valores alfa y beta de 0,5 se da a continuación: Cuando la salida de esta agregación se representa en función de los valores originales de las acciones y el modelo de ewma, se verá así: Usted puede ver que la trama para el Holt es Moviéndose mucho más cerca de los valores más bajos de los valores originales de las existencias que los de la EWMA, indicando su atención a las tendencias locales involucradas. Holt-Winters Moving Average Mientras que el modelo Holt normal cubre las tendencias locales, no se ocupa de la cuestión de las tendencias estacionales que podrían estar ocultos en los datos. El modelo Holt-Winters se utiliza para adaptarse a las tendencias estacionales. Esto significa esencialmente que sigue de cerca las tendencias de datos. Para la incorporación de tendencia estacional tenemos que añadir dos parámetros: Gamma. Que es el parámetro de suavizado para datos estacionales y la opción Período, que especifica la periodicidad de los datos. En el ejemplo siguiente, utilizo un período de 5 con un tamaño de ventana de 10 y un valor gamma igual a 0,5: La salida debería tener el siguiente aspecto: Debería notar que los Holt-invernos comienzan sólo después de un cierto tiempo. Esto se debe a que el gráfico de Holt-Winters requiere datos de al menos 2 períodos para ser computados. La trama de Holt-Winters sigue de cerca la de los valores originales de las acciones, como se pretende que sea. Esta proximidad puede usarse para predecir las tendencias, pero en Elasticsearch, la función de predicción para Holt-Winters no está disponible actualmente. Conclusión En este último tramo de nuestra serie de agregaciones de oleoductos, hemos visto diferentes tipos de agregados de media móvil y hemos trazado cada uno de ellos para una mejor comprensión. Preguntas / Comentarios Envíenos una línea abajo. Consiga el artículo siguiente Inscríbase para recibir nuestro boletín y no se pierda nuestros artículos más destacados.
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