El código de ejemplo en la ficha de código completo ilustra cómo calcular la media móvil de una variable a través de todo un conjunto de datos, en los últimos N observaciones en un conjunto de datos, o en los últimos N observaciones dentro de un sub-grupo. Estos archivos de ejemplo y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. tal cual, sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo, pero no limitado a, las garantías implícitas de comerciabilidad y adecuación para un propósito particular. Los beneficiarios reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable por cualquier daño que surja de su uso de este material. Además, SAS Institute no proporcionará soporte técnico para los materiales contenidos en este documento. Estos archivos de ejemplo y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. tal cual, sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo, pero no limitado a, las garantías implícitas de comerciabilidad y adecuación para un propósito particular. Los beneficiarios reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable por cualquier daño que surja de su uso de este material. Además, SAS Institute no proporcionará soporte técnico para los materiales contenidos en este documento. Calcular la media móvil de una variable a través de todo un conjunto de datos, en los últimos N observaciones en un conjunto de datos, o en los últimos N observaciones dentro de un sub-group. Beginning en Release 6.08 del Sistema SAS, Proc expandirse en SAS / ETS software se puede usar para hacer una variedad de transformaciones de datos. Estas transformaciones incluyen: cables, retrasos, los promedios móviles ponderados y no ponderados, sumas y sumas acumuladas en movimiento, para nombrar unos pocos. Muchas de las nuevas transformaciones se añadieron en la versión 6.12, que incluye especificaciones distintas para los promedios móviles centrados y hacia atrás. Estas nuevas transformaciones hicieron necesario modificar la sintaxis para algunas de las transformaciones soportadas antes de la Release 6.12. Los ejemplos de cómo especificar la sintaxis de las medias móviles centradas y hacia atrás utilizando Release 6.11 y anteriores y Release 6.12 y más tarde se dan a continuación. PROC Expand puede calcular ya sea un CENTRADO media móvil o un promedio móvil hacia atrás. A 5-periodo centrado media móvil se calcula promediando un total de 5 valores consecutivos de la serie (el valor del período actual, además de los dos valores inmediatamente anteriores y dos valores inmediatamente después del valor actual). Un período de 5-media móvil hacia atrás se calcula promediando el valor del período actual con los valores de los 4 períodos inmediatamente anteriores. La siguiente sintaxis muestra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular un 5 periodos centrada media móvil utilizando Release 6.11 o anterior: Para calcular un periodo n se mueve hacia atrás promedio utilizando Release 6.11 o anterior, hacer uso de la transformada (MOVAVE n LAG k) la especificación, en donde k (n-1) / 2 si n es par o k donde (n-2) / 2 si n es par. Por ejemplo, la sintaxis siguiente ilustra cómo calcular a 5 periodo medio hacia atrás en movimiento utilizando Release 6.11 o anterior: La siguiente sintaxis muestra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (CMOVAVE n) para calcular un 5 periodos centrado de media usando Release 6.12 o en movimiento más tarde: la siguiente sintaxis similar ilustra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular un 5 periodo medio hacia atrás en movimiento utilizando Release 6.12 o posterior: para obtener más información, consulte operaciones de transformación en el capítulo de la extensión de la Guía de SAS / ETS Usuarios . Si usted no tiene acceso a SAS / ETS, se puede calcular un promedio móvil en el paso de datos como se ilustra en este programa de ejemplo. Sistema operativo y el lanzamiento InformationCompute un promedio móvil en el SAS Este post fue amablemente aportado por la DO Loop - ir allí para comentar y leer el post completo. Una pregunta común en los foros de discusión SAS es cómo calcular un promedio móvil en el SAS. En este artículo se muestra cómo utilizar PROC expandir y contiene enlaces a artículos que utilizan el paso DATA o macros para calcular medias móviles en el SAS. En un post anterior, he explicado cómo definir una media móvil y proporciona un ejemplo, que se muestra aquí. El gráfico es un gráfico de dispersión de los precios de cierre mensual de las acciones de IBM durante un período de 20 años. Las tres curvas son las medias móviles. La curva 8220MA8221 es una de cinco puntos (de salida) de media móvil. La curva 8220WMA8221 es una media móvil ponderada con pesos de 1 a 5. (Cuando se calcula la media móvil ponderada en el tiempo t. El valor yt tiene un peso 5, el valor y t-1 tiene un peso de 4, el valor y t-2 tiene un peso 3, y así sucesivamente.) La curva 8220EWMA8221 es un promedio móvil ponderado exponencialmente con suavizado factor alfa 0,3. En este artículo se muestra cómo utilizar el procedimiento EXPAND en el software / ETS SAS para calcular una media móvil simple, una media móvil ponderada, y un promedio móvil ponderado exponencialmente en el SAS. Para una visión general de PROC se expanden y sus múltiples capacidades, recomiendo la lectura del documento corto trucos 8220Stupid Humanos con EXPAND8221 PROC por David Cassell (2010). Debido a que no todas las SAS cliente tiene una licencia para el software SAS / ETS, hay enlaces al final de este artículo que muestran cómo calcular una media móvil simple en SAS utilizando el paso DATOS. Crear una serie temporal ejemplo Antes de poder calcular un promedio móvil en el SAS, necesita datos. La siguiente llamada para ordenar PROC crea una serie temporal ejemplo, con 233 observaciones. No hay valores que faltan. Los datos están ordenados por la variable tiempo, T. La variable Y contiene el precio mensual de cierre de las acciones de IBM durante un período de 20 años. Calcular un promedio móvil en SAS utilizando PROC PROC EXPAND EXPAND calcula muchos tipos de medias móviles y otras estadísticas de rodadura, tales como rodar desviaciones estándar, correlaciones y sumas acumuladas de los cuadrados. En el procedimiento, la cuenta de ID identifica la variable tiempo, T. Los datos deben ser ordenadas por la variable de identificación. La declaración CONVERTIR especifica los nombres de las variables de entrada y de salida. La opción TRANSFORMOUT especifica el método y los parámetros que se utilizan para calcular las estadísticas de rodadura. El ejemplo utiliza tres estados convertir: El primero especifica que MA es una variable de salida que se calcula como (hacia atrás) de media móvil que utiliza cinco valores de datos (K 5). La segunda instrucción CONVERTIR especifica que WMA es una variable de salida que es una media móvil ponderada. Los pesos están estandarizados automáticamente por el procedimiento, por lo que la fórmula es WMA (t) (5 yt 4 y t-1 y t-3 2 2 y T-3 1 y t-4) / 15. La tercera declaración especifica que CONVERT EWMA es una variable de salida que es un promedio móvil ponderado exponencialmente con el parámetro 0.3. Observe la opción METHODNONE en la declaración PROC expandirse. Por defecto, el procedimiento se ajusta EXPAND curvas spline cúbicas a los valores no perdidos de las variables. Las opciones METHODNONE asegura que los puntos de datos en bruto se utilizan para calcular las medias móviles, en lugar de los valores interpolados. La visualización de las medias móviles Un uso importante de un promedio móvil es superponer una curva en un gráfico de dispersión de los datos en bruto. Esto le permite visualizar las tendencias a corto plazo en los datos. La siguiente llamada a PROC SGPOT crea el gráfico en la parte superior de este artículo: Para mantener este artículo tan simple como sea posible, no he hablado de cómo manejar los datos que faltan cuando se calculan las medias móviles. Consulte la documentación para PROC EXPAND para diversas cuestiones relacionadas con los datos que faltan. En particular, se puede utilizar la opción método para especificar cómo interpolar los valores perdidos. También puede utilizar las opciones de transformación para controlar cómo medias móviles se define para los primeros puntos de datos. Crear una media móvil en el SAS mediante el paso de datos si usted no tiene el software SAS / ETS, las siguientes referencias muestran cómo utilizar el paso de datos SAS para calcular medias móviles simples mediante el uso de la función LAG. La Base de Conocimientos de SAS proporciona el artículo 8220Compute la media móvil de un variable.8221 Premal Vora (2008) compara el paso DATA para PROC EXPAND código en el papel 8220Easy estadística rodante con PROC EXPAND.8221 Ron Cody incluye una macro de SAS en varias de sus libros. Por ejemplo, Cody8217s colección de Popular SAS tareas de programación y la manera de abordarlos proporciona una macro denominada movingAve. Puede descargar la macro como parte del Código 8220Example y Data8221 para el libro. El paso DATA, que está diseñado para manejar una observación a la vez, no es la mejor herramienta para cálculos de series temporales, que requieren, naturalmente, múltiples observaciones (GAL) y clientes potenciales. En otro post, voy a mostrar cómo escribir funciones SAS / IML que calculan sencilla, pesan y promedios móviles ponderados exponencialmente. El lenguaje de la matriz en PROC IML es más fácil trabajar con para los cálculos que requieren el acceso a múltiples puntos de tiempo. ff / TheDoLoopdyIl2AUoC8zA / ff / TheDoLoopdqj6IDK7rITs / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: gIN9vFwOqvQ / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: VsGLiPBpWU / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: F7zBnMyn0Lo / ff / TheDoLoopdl6gmwiTKsz0 / Medias Móviles: ¿qué es esto los indicadores técnicos más populares, moviendo promedios se utilizan para medir la dirección de la tendencia actual. Cada tipo de media móvil (comúnmente escrito en este tutorial como MA) es un resultado matemático que se calcula promediando un número de puntos de datos anteriores. Una vez determinada, la media resultante se representa en un gráfico con el fin de permitir a los operadores miran datos suavizados en lugar de centrarse en las fluctuaciones de los precios del día a día que son inherentes a todos los mercados financieros. La forma más simple de una media móvil, apropiadamente conocido como una media móvil simple (SMA), se calcula tomando la media aritmética de un conjunto dado de valores. Por ejemplo, para calcular un promedio móvil de 10 días básica quiera sumar los precios de cierre de los últimos 10 días y luego dividir el resultado por 10. En la Figura 1, la suma de los precios de los últimos 10 días (110) es dividido por el número de días (10) para llegar a la media de 10 días. Si un operador desea ver a un promedio de 50 días en su lugar, el mismo tipo de cálculo se haría, pero incluiría los precios en los últimos 50 días. El promedio resultante de abajo (11) tiene en cuenta los últimos 10 puntos de datos con el fin de dar a los operadores una idea de cómo un activo tiene un precio en relación con los últimos 10 días. Tal vez te preguntas por qué los operadores técnicos llaman a esta herramienta de un solo una media promedio regular y no se mueve. La respuesta es que, como nuevos valores estén disponibles, los puntos de datos más antiguos deben ser retirados del grupo y los nuevos puntos de datos deben venir a reemplazarlos. Por lo tanto, el conjunto de datos se está moviendo constantemente para tener en cuenta nuevos datos, cuando esté disponible. Este método de cálculo se asegura de que sólo la información actual está siendo contabilizado. En la figura 2, una vez que se añade el nuevo valor del 5 al conjunto, el cuadro rojo (que representa los últimos 10 puntos de datos) se mueve hacia la derecha y el último valor de 15 se deja caer desde el cálculo. Debido a que el valor relativamente pequeño de 5 reemplaza el alto valor de 15, que se puede esperar para ver el promedio de la disminución conjunto de datos, lo que lo hace, en este caso del 11 al 10. ¿Qué los Medias Móviles Parezca Una vez que los valores de la MA se han calculado, que se trazan en un gráfico y luego se conectan para crear una línea de media móvil. Estas líneas curvas son comunes en las listas de los operadores técnicos, pero la forma en que se utilizan pueden variar drásticamente (más sobre esto más adelante). Como se puede ver en la figura 3, es posible añadir más de una media móvil a cualquier gráfico mediante el ajuste de la cantidad de períodos de tiempo utilizados en el cálculo. Estas líneas curvas pueden parecer una distracción o confuso al principio, pero interminables acostumbrarse a ellos con el paso del tiempo. La línea roja es simplemente el precio promedio de los últimos 50 días, mientras que la línea azul es el precio promedio de los últimos 100 días. Ahora que usted entiende lo que es una media móvil y lo que parece, así introduce un tipo diferente de media móvil y examina qué se diferencia de los ya mencionados media móvil simple. La media móvil simple es extremadamente popular entre los comerciantes, pero al igual que todos los indicadores técnicos, tiene sus críticos. Muchas personas sostienen que la utilidad de la SMA es limitada, ya que cada punto de la serie de datos se pondera la misma, independientemente de donde se encuentra en la secuencia. Los críticos argumentan que los datos más recientes es más importante que los datos más antiguos y debe tener una mayor influencia en el resultado final. En respuesta a esta crítica, los comerciantes comenzaron a dar más peso a los datos más recientes, que desde entonces ha llevado a la invención de varios tipos de nuevas medias, el más popular de los cuales es la media móvil exponencial (EMA). (Para la lectura adicional, consulte Conceptos básicos de los promedios móviles ponderados, y cuál es la diferencia entre una media móvil y un EMA) de media móvil exponencial La media móvil exponencial es un tipo de media móvil que le da más peso a los precios recientes en un intento de hacer que sea más sensible a la nueva información. El aprendizaje de la ecuación un tanto complicado para el cálculo de un EMA puede ser innecesario para muchos comerciantes, ya que casi todos los paquetes de gráficos hacen los cálculos para usted. Sin embargo, para que los geeks matemáticas hacia fuera allí, aquí es la ecuación EMA: Cuando se utiliza la fórmula para calcular el primer punto de la EMA, puede observar que no hay valor disponible para su uso como el EMA anterior. Este pequeño problema puede ser resuelto por el inicio del cálculo de una media móvil simple y continuando con la fórmula anterior a partir de ahí. Le hemos proporcionado con una hoja de cálculo muestra que incluye ejemplos de la vida real de cómo calcular la vez una media móvil simple y una media móvil exponencial. La diferencia entre la EMA y SMA Ahora que tiene una mejor comprensión de cómo se calculan la media móvil y la EMA, permite echar un vistazo a cómo se diferencian estos promedios. Al observar el cálculo de la EMA, se dará cuenta que se pone más énfasis en los puntos de datos recientes, por lo que es un tipo de promedio ponderado. En la figura 5, el número de períodos de tiempo utilizados en cada medio es idéntico (15), pero la EMA responde más rápidamente a los cambios en los precios. Observe cómo la EMA tiene un valor más alto que el precio va en aumento, y cae más rápido que la media móvil cuando el precio está disminuyendo. Esta respuesta es la razón principal por la que muchos comerciantes prefieren utilizar la EMA sobre el SMA. ¿Qué significan los diferentes promedios móviles media de días son un indicador totalmente personalizable, lo que significa que el usuario puede elegir libremente el tiempo que el marco que quieren cuando la creación de la media. Los periodos de tiempo más comunes utilizados en las medias móviles son 15, 20, 30, 50, 100 y 200 días. Cuanto más corto sea el período de tiempo utilizado para crear el promedio, más sensible será la de los cambios de precios. Cuanto más largo sea el período de tiempo, el menos sensible, o más suavizado, el promedio será. No hay un momento adecuado para utilizar cuando la configuración de los promedios móviles. La mejor manera de averiguar cuál funciona mejor para usted es experimentar con una serie de diferentes períodos de tiempo hasta que encuentre uno que se adapte a su estrategia. Medias Móviles: cómo usarlos Suscribirse a Noticias de utilizar para las últimas ideas y análisis Gracias por firmar con Investopedia Insights - Noticias de Use. PaulDickman SAS funciones estadísticas de la muestra debe estar familiarizado con las listas de variables antes de leer esta página. estadísticas de la muestra para una sola variable a través de todas las observaciones son fáciles de obtener utilizando, por ejemplo, Proc MEDIOS, Proc UNIVARIADO, etc. El método más simple para obtener estadísticas similares a través de varias variables dentro de una observación es con una función de estadísticas de la muestra. sumwtsum (de ponderación 1. peso2 weight3 weight4 weight5) Tenga en cuenta que esto es equivalente a, pero no es equivalente a sumwtweight1 peso2 weight3 weight4 weight5 ya que la función SUM devuelve la suma de los argumentos no perdidos, mientras que el operador devuelve un valor perdido si alguno de los argumentos están perdidos. Los siguientes son todos los argumentos válidos para la función suma suma: (de variable1-variableN), donde n es un entero mayor que 1 suma (de xyz) suma (de nombre-arreglo) suma (de numérica) suma (de x - a ) donde x precede a en el orden PDV una lista separada por comas, es también un argumento válido, por ejemplo: suma (x, y, z) Sin embargo, yo siempre recomiendo usar un argumento precedido por dE, ya que esto minimiza la posibilidad de que se escribe algo así como sumwtsum (ponderación 1.-weight5), que es una expresión válida SAS, pero se evalúa como la diferencia entre Gramaje1 y weight5. Otras funciones de utilidad estadística muestra son: MAX (argumento.) Devuelve el valor más MIN (argumento.) Devuelve el menor valor medio devuelve la media aritmética (promedio) N (argumento.) Devuelve el número de no perdidos argumentos NMISS ((argumento). argumento.) devuelve el número de valores que faltan ETS (argumento.) devuelve la desviación estándar STDERR (argumento.) devuelve el error estándar de la VAR media (argumento.) devuelve el ejemplo de uso varianza Usted puede, por ejemplo, se han recogido prueba semanal las puntuaciones más de un período de 20 semanales y desean calcular la puntuación promedio para todas las observaciones con la condición de que un máximo de 2 puntuaciones puede no aparecer. si NMISS (de test1-test20) le testmeanmean 2 a continuación (de test1-test20) testmean otra cosa. Referencias Función argumentos: Lenguaje SAS, versión 6, primera edición, páginas 50-51. Funciones: SAS, versión 6 del idioma, primera edición, capítulo 11, página 521. Tipo funciones de ayuda en la línea de comandos para acceder a la ayuda en línea.
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