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tsmovavg
Output = tsmovavg (tsobj. 'S', lag, dim) devuelve la media móvil simple para el objeto de series de tiempo financiero, tsobj. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil.
Output = tsmovavg (vector 's', lag, dim) devuelve la media móvil simple para un vector. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil.
Output = tsmovavg (tsobj. 'E', timeperiod, dim) devuelve la media móvil ponderada exponencial para las series de tiempo financiero, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 períodos pondera el precio más reciente en 18.18%. (2 / (tiempo + 1)).
Output = tsmovavg (vector. 'E', timeperiod, dim) devuelve la media móvil ponderada exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 períodos pondera el precio más reciente en 18.18%. (2 / (tiempo + 1)).
Output = tsmovavg (tsobj. 'T', numperiod, dim) devuelve la media móvil triangular para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de ventana de ceil (numperiod + 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana.
Output = tsmovavg (vector. 'T', numperiod, dim) devuelve la media móvil triangular de un vector. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de ventana de ceil (numperiod + 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana.
Output = tsmovavg (tsobj. 'W', pesos, dim) devuelve la media móvil ponderada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Suministrando pesos para cada elemento en la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes.
Output = tsmovavg (vector 'w', pesos, dim) devuelve el promedio móvil ponderado del vector suministrando pesos para cada elemento en la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes.
Output = tsmovavg (tsobj. 'M', numperiod, dim) devuelve la media móvil modificada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante.
Output = tsmovavg (vector. 'M', numperiod, dim) devuelve la media móvil modificada para el vector. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante.
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Deere & amp; Company (DE): Alerta de Crossover de media móvil 24 de septiembre de 2015
By Zacks Equity Research Publicado el 24 de septiembre 2015 |
Deere & amp; Empresa (DE - Informe de Analista) podría ser una acción para evitar desde una perspectiva técnica, ya que la empresa está viendo tendencias desfavorables en el frente de cruce de media móvil. Recientemente, la media móvil de 50 días para ED se desató por debajo de la Media móvil simple de 200 días, lo que sugiere una tendencia bajista a corto plazo.
Esto ya ha comenzado a ocurrir, ya que la acción se ha movido más bajo 4.4% en las últimas cuatro semanas. Y con el crossover promedio móvil reciente, los inversionistas tienen que pensar que el comercio más desfavorable está por delante para las acciones de DE.
Si eso no era suficiente, Deere & amp; La empresa no se ve demasiado bien desde una perspectiva de revisión de estimaciones de ganancias tampoco. Parece como si muchos analistas han estado reduciendo sus expectativas de ganancias para las acciones últimamente, lo que normalmente no es una buena señal de lo que vendrá.
Considere que en los últimos 30 días, 1 estimación se ha reducido, mientras que sólo ninguno se han movido más alto. Añadir esto en un movimiento similar menor en la estimación de consenso, y hay un montón de razones para ser bajista aquí.
Es por eso que actualmente tenemos un Zacks Rango # 4 (Vender) en este stock y están buscando que a bajo rendimiento en las próximas semanas. Así que o bien evitar este stock o considerar saltar barco hasta que las estimaciones y los factores técnicos a su vez para DE.
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