Estoy tratando de implementar un indicador de media móvil exponencial, pero estoy atascado en el factor de suavizado. Lo que se me ocurrió:
$$\frac{1}{N}\sum\limits_{k=0}^N \alpha^{k} P_k$ $ Donde N es la ventana de días en consideración, k recorre los días, $ \alpha $ es un factor de suavizado y P es el precio.
¿Qué debo usar para un factor de suavizado? ¿Existe alguna pauta general? ¿Y estoy siquiera cerca del producto final?
El factor de suavizado es una forma de especificar la memoria de su estimador. Esta vista proporciona una forma sencilla y natural de ajustar$a$. Supongamos que desea que el término$k$ th en el pasado tenga un peso del 1% en su estimación. Te da$$\frac{\alpha^k}{ A} = \frac{1}{100},$$ with $ A $ tu factor de normalización (mira el comentario de @ Gordon).
Por supuesto que puedes hacerlo mejor. Por ejemplo, si asume un modelo en dinámica$P(t)$, conéctelo a la media móvil e intente controlar la varianza del estimador deslizante.
En la implementación de métricas de riesgo patentadas / de marca de EWMA, creo que se usa un factor de suavizado de .97. Aquí hay un artículo que analiza diferentes factores de suavizado para EWMA
http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00036846.2014.982853?journalCode=raec20
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