Estoy tratando de calcular promedios móviles que abarcan 30 días (medias móviles anteriores) utilizando SPSS 20 para aproximadamente 1200 tickers de acciones. Me gustaría usar un bucle como: Calcular el promedio móvil de 30 días para un ticker decir AAAA o 0001 y guardarlo como MA30AAAA o MA300001. Tomar otro ticker decir AAAB o 0002 y hacer lo anterior. Continúa hasta que todos los tickers son capturados y MA calculado, guardado en nuevas columnas. ¿Crees que puedo desarrollar una sintaxis de SPSS para eso. Si intento lo siguiente, recibiré advertencias de error. Por favor, ¿puede ayudarme a obtener una sintaxis razonablemente bien estructurada para hacer mi trabajo. Pidió Nov 18 12 at 16:04 Había una pregunta muy similar hoy en LinkedIn (vea aquí o abajo para la respuesta). - Asumiendo que cada fecha está presente exactamente una vez en los datos, la sintaxis a continuación calculará los totales anuales en movimiento y los promedios en cada fecha de las 29 fechas anteriores. - Si menos de 29 días precedieron a alguna fecha, estas nuevas variables no se calcularán para esta fecha. - Las 2 nuevas variables aparecerán en una columna cada una pero con unas pocas líneas adicionales puedes poner cada valor en su propia columna si lo deseas. Moviendo Promedios - Simple y Exponencial Moviendo Promedios - Simple y Exponencial Exponencial Introducción Los promedios móviles suavizan los datos de precios para formar un indicador de tendencia siguiente. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los dos tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Aquí hay un gráfico con un SMA y un EMA en él: Cálculo del promedio móvil simple Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también sube de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. Cálculo del promedio móvil exponencial Los promedios móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de periodos de la media móvil. Hay tres pasos para calcular una media móvil exponencial. En primer lugar, calcular el promedio móvil simple. Un promedio móvil exponencial (EMA) tiene que comenzar en alguna parte así que una media móvil simple se utiliza como EMA anterior del período anterior en el primer cálculo. Segundo, calcule el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, calcular la media móvil exponencial. La siguiente fórmula es para un EMA de 10 días. Una media móvil exponencial de 10 períodos aplica una ponderación de 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también puede ser llamado un EMA 18.18. Una EMA de 20 periodos aplica una ponderación de 9.52 al precio más reciente (2 / (201) .0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación disminuye a la mitad cada vez que el período de media móvil se duplica. Si desea un porcentaje específico para un EMA, puede usar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego ingresar ese valor como el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de una media móvil simple de 10 días y un valor de 10- Promedio móvil exponencial para Intel. Los promedios móviles simples son directos y requieren poca explicación. El promedio de 10 días se mueve simplemente mientras que nuevos precios están disponibles y los viejos precios caen apagado. El promedio móvil exponencial comienza con el valor de la media móvil simple (22,22) en el primer cálculo. Después del primer cálculo, la fórmula normal se hace cargo. Debido a que un EMA comienza con un promedio móvil simple, su verdadero valor no se realizará hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor del gráfico debido al corto período de revisión. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 períodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple ha tenido 20 períodos para disipar. StockCharts se remonta al menos 250 períodos (por lo general mucho más) para sus cálculos de modo que los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado completamente. El factor de Lag Cuanto más largo es el promedio móvil, más el retraso. Una media móvil exponencial de 10 días abrazará los precios de cerca y se convertirá poco después de que los precios giren. Los promedios móviles cortos son como los veleros, ágiles y rápidos de cambiar. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene muchos datos pasados que lo ralentizan. Los promedios móviles más largos son como los petroleros oceánicos - letárgicos y lentos para cambiar. Se necesita un movimiento de precios más grande y más largo para una media móvil de 100 días para cambiar el rumbo. La tabla de arriba muestra el SampP 500 ETF con una EMA de 10 días siguiendo de cerca los precios y una molienda SMA de 100 días más alta. Incluso con la disminución de enero-febrero, la SMA de 100 días mantuvo el curso y no rechazó. La SMA de 50 días se sitúa entre los promedios móviles de 10 y 100 días cuando se trata del factor de retraso. Simples versus promedios móviles exponenciales Aunque hay claras diferencias entre promedios móviles simples y promedios móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. Los promedios móviles exponenciales tienen menos retraso y, por lo tanto, son más sensibles a los precios recientes y las recientes variaciones de precios. Los promedios móviles exponenciales se convertirán antes de promedios móviles simples. Los promedios móviles simples, por otro lado, representan un verdadero promedio de precios para todo el período de tiempo. Como tales, los promedios móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. La preferencia media móvil depende de los objetivos, el estilo analítico y el horizonte temporal. Los cartistas deben experimentar con ambos tipos de promedios móviles, así como diferentes plazos para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con la SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Ambos culminaron a finales de enero, pero la disminución en la EMA fue más nítida que la disminución de la SMA. La EMA apareció a mediados de febrero, pero la SMA continuó baja hasta finales de marzo. Tenga en cuenta que la SMA apareció más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud del promedio móvil depende de los objetivos analíticos. Promedios cortos móviles (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias a corto plazo y el comercio. Los cartistas interesados en las tendencias a mediano plazo optarían por promedios móviles más largos que podrían extenderse de 20 a 60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes móviles son más populares que otras. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, esto es claramente una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular para la tendencia a mediano plazo. Muchos cartistas utilizan los promedios móviles de 50 días y 200 días juntos. A corto plazo, una media móvil de 10 días fue bastante popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente agregó los números y movió el punto decimal. Identificación de tendencias Las mismas señales pueden generarse utilizando promedios móviles simples o exponenciales. Como se mencionó anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación utilizarán promedios móviles simples y exponenciales. El término media móvil se aplica tanto a promedios móviles simples como exponenciales. La dirección de la media móvil transmite información importante sobre los precios. Una media móvil en ascenso muestra que los precios están aumentando. Una media móvil decreciente indica que los precios, en promedio, están cayendo. El aumento de la media móvil a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Una caída del promedio móvil a largo plazo refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con una media móvil exponencial de 150 días. Este ejemplo muestra cuán bien funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. La EMA de 150 días rechazó en noviembre de 2007 y otra vez en enero de 2008. Observe que tomó una declinación 15 para invertir la dirección de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identifican reversiones de tendencias a medida que ocurren (en el mejor de los casos) o después de que ocurren (en el peor). MMM continuó más bajo en marzo de 2009 y luego subió 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, MMM continuó más alto en los próximos 12 meses. Los promedios móviles trabajan brillantemente en fuertes tendencias. Crossovers dobles Dos medias móviles se pueden usar juntas para generar señales de cruce. En Análisis Técnico de los Mercados Financieros. John Murphy llama a esto el método de crossover doble. Los crossovers dobles implican una media móvil relativamente corta y una media móvil relativamente larga. Como con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco de tiempo para el sistema. Un sistema que utilice un EMA de 5 días y un EMA de 35 días se consideraría a corto plazo. Un sistema que utilizara un SMA de 50 días y un SMA de 200 días se consideraría de mediano plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza por encima del promedio móvil más largo. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un crossover bajista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como una cruz muerta. Los cruces de media móvil producen señales relativamente tardías. Después de todo, el sistema emplea dos indicadores retardados. Cuanto más largo sea el promedio móvil, mayor será el desfase en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se apodera. Sin embargo, un sistema de crossover de media móvil producirá muchos whipsaws en ausencia de una fuerte tendencia. También hay un método triple crossover que implica tres promedios móviles. De nuevo, se genera una señal cuando la media móvil más corta cruza las dos medias móviles más largas. Un simple sistema de crossover triple puede implicar promedios móviles de 5 días, 10 días y 20 días. La tabla anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (línea punteada verde) y EMA de 50 días (línea roja). La línea negra es el cierre diario. El uso de un crossover promedio móvil habría dado lugar a tres whipsaws antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho ya que los 10 días retrocedieron a mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) ocurrió cerca de finales de noviembre los niveles de precios, dando lugar a otro whipsaw. Esta cruz bajista no duró mucho ya que la EMA de 10 días retrocedió por encima de los 50 días unos días después (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal prefiguró un movimiento fuerte mientras que la acción avanzó sobre 20. Hay dos takeaways aquí. Primero, los crossovers son propensos al whipsaw. Se puede aplicar un filtro de precio o tiempo para ayudar a prevenir las sierras. Los operadores pueden requerir que el crossover dure 3 días antes de actuar o requiera que la EMA de 10 días se mueva por encima / por debajo del EMA de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos crossovers. MACD (10, 50, 1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativo durante una cruz muerta. El oscilador de precio porcentual (PPO) se puede utilizar de la misma manera para mostrar diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirá con los promedios móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con EMA de 50 días, EMA de 200 días y MACD (50.200,1). Hubo cuatro crossovers de media móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros resultaron en whipsaws o malos oficios. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto crossover como ORCL avanzó a mediados de los 20s. Una vez más, los crossovers medios móviles funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en ausencia de una tendencia. Crossovers de precios Los promedios móviles también pueden usarse para generar señales con crossovers de precios simples. Una señal alcista se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Se genera una señal bajista cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. Los crossovers de precios se pueden combinar para comerciar dentro de la tendencia más grande. La media móvil más larga establece el tono para la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya están por encima de la media móvil más larga. Esto estaría negociando en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los cartistas sólo se centrarán en las señales cuando el precio se mueve por encima de la media móvil de 50 días. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días sería precedente de tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande ha subido. Una cruz bajista simplemente sugeriría un retroceso dentro de una mayor tendencia alcista. Un retroceso por encima de la media móvil de 50 días señalaría una subida de los precios y la continuación de la mayor tendencia alcista. El siguiente gráfico muestra Emerson Electric (EMR) con la EMA de 50 días y EMA de 200 días. La acción se movió por encima y se mantuvo por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Hubo bajadas por debajo de los 50 días EMA a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente por encima de la EMA de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la mayor tendencia alcista. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar los cruces de precios por encima o por debajo de la EMA de 50 días. El EMA de 1 día es igual al precio de cierre. El MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima del EMA de 50 días y negativo cuando el cierre está por debajo del EMA de 50 días. Soporte y Resistencia Los promedios móviles también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y resistencia en una tendencia bajista. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca del promedio móvil de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. De hecho, el promedio móvil de 200 días puede ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico de arriba muestra el NY Composite con el promedio móvil simple de 200 días desde mediados de 2004 hasta finales de 2008. Los 200 días de apoyo brindado numerosas veces durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con una ruptura de apoyo superior doble, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia alrededor de 9500. No espere soporte exacto y niveles de resistencia de promedios móviles, especialmente medias móviles más largas. Los mercados son impulsados por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, las medias móviles se pueden utilizar para identificar las zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse contra las desventajas. Los promedios móviles son tendencia que sigue, o rezagada, los indicadores que serán siempre un paso detrás. Esto no es necesariamente una cosa mala. Después de todo, la tendencia es su amigo y es mejor el comercio en la dirección de la tendencia. Medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en rangos comerciales, lo que hace que los promedios móviles sean ineficaces. Una vez en una tendencia, los promedios móviles le mantendrá en, pero también dar señales tardías. Don039t esperan vender en la parte superior y comprar en la parte inferior utilizando promedios móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, las medias móviles no deben usarse por sí solas, sino en conjunto con otras herramientas complementarias. Los cartistas pueden usar promedios móviles para definir la tendencia general y luego usar RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de promedios móviles a los gráficos de StockCharts Los promedios móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el workbench de SharpCharts. Usando el menú desplegable Overlays, los usuarios pueden elegir un promedio móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Se puede agregar un parámetro opcional para especificar el campo de precio que se debe utilizar en los cálculos: O para el Abierto, H para el Alto, L para el Bajo y C para el Cierre. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Se puede agregar otro parámetro opcional para cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) oa la derecha (futuro). Un número negativo (-10) cambiaría la media móvil a la izquierda 10 períodos. Un número positivo (10) cambiaría la media móvil a los 10 periodos correctos. Múltiples promedios móviles pueden superponerse a la gráfica de precios simplemente agregando otra línea de superposición al workbench. Los miembros de StockCharts pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre varios promedios móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Las Opciones avanzadas también se pueden usar para agregar una superposición de promedio móvil a otros indicadores técnicos como RSI, CCI y Volumen. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. Usando los promedios móviles con las exploraciones de StockCharts Aquí hay algunas exploraciones de la muestra que los miembros de StockCharts pueden utilizar para explorar diversas situaciones del promedio móvil: Movimiento alcista de la media cruzada: Esta exploraciones busca las poblaciones con una media móvil simple de 150 días y una cruz alcista de los 5 EMA y EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está subiendo, siempre y cuando se está negociando por encima de su nivel hace cinco días. Una cruz alcista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Media bajista media móvil: Esta escanea busca acciones con una media móvil simple descendente de 150 días y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se esté negociando por debajo de su nivel hace cinco días. Una cruz bajista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Estudio adicional El libro de John Murphy tiene un capítulo dedicado a los promedios móviles ya sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de los promedios móviles. Además, Murphy muestra cómo los promedios móviles trabajan con Bollinger Bands y los sistemas comerciales basados en canales. Análisis Técnico de los Mercados Financieros John MurphyMoving Promedios: Cómo Utilizarlos Algunas de las funciones principales de una media móvil son identificar tendencias y reversiones. Medir la fuerza de un impulso de los activos y determinar las áreas potenciales donde un activo encontrará apoyo o resistencia. En esta sección señalaremos cómo diferentes períodos de tiempo pueden controlar el momento y cómo los promedios móviles pueden ser beneficiosos al establecer paradas-pérdidas. Además, abordaremos algunas de las capacidades y limitaciones de los promedios móviles que uno debe considerar al usarlos como parte de una rutina comercial. Tendencia Identificar las tendencias es una de las funciones clave de los promedios móviles, que son utilizados por la mayoría de los comerciantes que buscan hacer la tendencia de su amigo. Los promedios móviles son indicadores rezagados. Lo que significa que no predicen las nuevas tendencias, sino que confirman las tendencias una vez que se han establecido. Como se puede ver en la Figura 1, se considera que una acción está en una tendencia alcista cuando el precio está por encima de una media móvil y la media está inclinada hacia arriba. Por el contrario, un comerciante utilizará un precio por debajo de una pendiente descendente promedio para confirmar una tendencia a la baja. Muchos comerciantes sólo considerará la celebración de una posición larga en un activo cuando el precio se negocia por encima de una media móvil. Esta regla simple puede ayudar a asegurar que la tendencia funciona en favor de los comerciantes. Momento Muchos comerciantes principiantes preguntan cómo es posible medir el impulso y cómo los promedios móviles se pueden utilizar para hacer frente a tal hazaña. La respuesta simple es prestar mucha atención a los períodos de tiempo utilizados en la creación de la media, ya que cada período de tiempo puede proporcionar información valiosa sobre los diferentes tipos de impulso. En general, el momentum a corto plazo puede medirse mirando los promedios móviles que se enfocan en períodos de tiempo de 20 días o menos. El considerar los promedios móviles que se crean con un período de 20 a 100 días se considera generalmente como una buena medida del momentum a medio plazo. Por último, cualquier media móvil que utilice 100 días o más en el cálculo se puede utilizar como una medida de impulso a largo plazo. El sentido común debe decirle que una media móvil de 15 días es una medida más apropiada de momentum a corto plazo que una media móvil de 200 días. Uno de los mejores métodos para determinar la fuerza y la dirección de un momento de los activos es colocar tres promedios móviles en un gráfico y luego prestar mucha atención a cómo se acumulan en relación entre sí. Los tres promedios móviles que se utilizan generalmente tienen marcos temporales variables en un intento de representar movimientos de precios a corto, mediano y largo plazo. En la Figura 2, se observa un fuerte impulso ascendente cuando los promedios a corto plazo están situados por encima de los promedios a más largo plazo y los dos promedios son divergentes. Por el contrario, cuando los promedios a corto plazo están situados por debajo de las medias a más largo plazo, el impulso está en la dirección descendente. Apoyo Otro uso común de las medias móviles es determinar soportes de precios potenciales. No se necesita mucha experiencia en el manejo de los promedios móviles para notar que la caída del precio de un activo a menudo se detendrá e invertirá la dirección al mismo nivel que un promedio importante. Por ejemplo, en la Figura 3 se puede ver que el promedio móvil de 200 días fue capaz de apuntalar el precio de la acción después de que cayó de su alta cerca de 32. Muchos comerciantes anticiparán un rebote de los principales promedios móviles y utilizarán otros Indicadores técnicos como confirmación del movimiento esperado. Resistencia Una vez que el precio de un activo cae por debajo de un nivel influyente de apoyo, como la media móvil de 200 días, no es raro ver el promedio como una barrera fuerte que impide que los inversionistas empujen el precio por encima de ese promedio. Como se puede ver en el gráfico de abajo, esta resistencia es a menudo utilizado por los comerciantes como un signo para tomar ganancias o para cerrar las posiciones largas existentes. Muchos vendedores cortos también utilizarán estos promedios como puntos de entrada porque el precio a menudo rebota de la resistencia y continúa su movimiento más bajo. Si usted es un inversionista que tiene una posición larga en un activo que se negocia por debajo de los promedios móviles principales, puede ser en su mejor interés observar estos niveles de cerca porque pueden afectar en gran medida el valor de su inversión. Stop-Losses Las características de soporte y resistencia de las medias móviles las convierten en una gran herramienta para manejar el riesgo. La capacidad de las medias móviles para identificar lugares estratégicos para establecer órdenes stop-loss permite a los comerciantes cortar posiciones perdedoras antes de que puedan crecer más grandes. Como puede ver en la Figura 5, los comerciantes que tienen una posición larga en una acción y establecen sus órdenes de stop-loss por debajo de los promedios influyentes pueden ahorrarse mucho dinero. El uso de promedios móviles para establecer órdenes de stop-loss es clave para cualquier estrategia comercial exitosa. Cómo calcular un promedio móvil dentro de una variable en SPSS / PASW Estadísticas Pregunta Estoy utilizando SPSS para Windows. Me gustaría calcular una media móvil con un lapso de 3 para una variable dada. Por ejemplo, me gustaría crear una nueva variable que contenga el promedio del primer, segundo y tercer caso para una variable dada. Entonces me gustaría que el siguiente caso de la nueva variable contenga el promedio del segundo, tercer y cuarto caso para la variable dada, y así sucesivamente. Cómo puedo hacerlo Respuesta Los siguientes comandos le ayudarán. DATA LIST se utiliza para crear datos de ejemplo. Se crean las variables, día y puntaje. Luego usamos la función PMA dentro del comando CREATE para calcular el promedio móvil de la variable, puntuación. Hemos establecido el lapso de la media móvil en 3. Tenga en cuenta que en la variable resultante, mavg, el número de casos n (basado en el valor de la extensión) será falta del sistema. En este ejemplo, el cuarto caso de la nueva variable, mavg, es igual al promedio de los casos 1, 2 y 3 de la variable, puntuación y el quinto caso de la variable, mavg, es igual al promedio de los casos 2,3, Y 4, y así sucesivamente. Consulte el capítulo CREAR específicamente la sección Función PMA en la Guía de referencia de sintaxis de SPSS para obtener más detalles sobre dichos cálculos de promedio móvil. LISTA DE DATOS / día 1-2 puntuación 4-5. DATOS DE COMIENZO 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 DATOS FINALES. EXE. CREAR mavg PMA (puntuación, 3). EXE Historical NumberSPSS para el aula: lo básico Visión general IBM SPSS Statistics es un software para administrar datos y calcular una amplia variedad de estadísticas. Este documento está dirigido a estudiantes que toman clases que usan SPSS Statistics o cualquier otra persona que sea totalmente nueva en el software SPSS. Aquellos que planean hacer proyectos de investigación más involucrados con SPSS deben seguir esta breve introducción con más entrenamiento en profundidad. Para obtener más información sobre las cuentas de laboratorio de SSCC, los laboratorios, Winstat y más, consulte Información para usuarios de SSCC Lab. El software SPSS se basa en el lenguaje de programación SPSS. La buena noticia para los principiantes es que se puede realizar la mayoría de análisis de datos básicos a través de menús y cuadros de diálogo sin tener que aprender el idioma SPSS. Menús y cuadros de diálogo son útiles porque te dan recordatorios visuales de (la mayoría de) tus opciones con cada paso de tu análisis. Sin embargo, algunas tareas no se pueden realizar desde los menús y otras se llevan a cabo más rápidamente escribiendo unas palabras clave que trabajando con una larga serie de menús y diálogos. Como principiante, será estratégico aprender un poco tanto de la programación de SPSS como de los menús. En el largo plazo, querrá aprender a trabajar directamente en el lenguaje de programación, ya que es así como documenta su trabajo, y la buena documentación es clave tanto para la solución de problemas como para la replicación de proyectos complicados. Por ahora, asumimos que sólo están realizando tareas muy simples. La segunda parte discute estadísticas, regresión y gráficos comunes. Inicio de SPSS Statistics El SSCC ha instalado SPSS en nuestros laboratorios de computación (4218 y 3218 Sewell Social Sciences Building) y en algunos de los Winstats. Si trabaja en una computadora perteneciente a la Universidad, también puede ir a la Biblioteca de Software Campus de DoITs, descargar e instalar SPSS en esa computadora (esto requiere un NetID y privilegios de administrador). Para ejecutar SPSS, inicie sesión y haga clic en Inicio - Programas - IBM SPSS Statistics - IBM SPSS Statistics 23. Cuando se inicia SPSS, se le presenta un cuadro de diálogo que le pide que abra un archivo. Elija un archivo abierto recientemente o elija quotOpen otro archivoquot de la lista de la izquierda. Normalmente, inicia su sesión de SPSS abriendo el archivo de datos con el que necesita trabajar. SPSS Windows y archivos SPSS Statistics tiene tres ventanas principales, además de una barra de menús en la parte superior. Estos le permiten (1) ver sus datos, (2) ver su salida estadística, y (3) ver los comandos de programación que ha escrito. Cada ventana corresponde a un tipo separado de archivo SPSS. Editor de datos (archivos. sav) El Editor de datos le permite ver y manipular sus datos. Siempre tendrá al menos un editor de datos abierto (incluso si aún no ha abierto un conjunto de datos). Cuando abre un archivo de datos SPSS, lo que ve es una copia de trabajo de sus datos. Los cambios que realice en sus datos no son permanentes hasta que los guarde (haga clic en Archivo - Guardar o Guardar como). Los archivos de datos se guardan con un tipo de archivo. sav. Un tipo de archivo que la mayoría del otro software no puede trabajar con. Cuando cierra su último Editor de datos está cerrando SPSS y se le pedirá que guarde todos los archivos no guardados. Para abrir un conjunto de datos diferente, haga clic en Archivo - Abrir - Datos. (También es posible abrir algunos archivos de datos no SPSS por este método, como archivos Excel, Stata o SAS). SPSS le permite tener muchos conjuntos de datos abiertos simultáneamente y el conjunto de datos con el que está trabajando, Activo, siempre está marcado con un pequeño signo rojo quotplusquot en la barra de título. Con el fin de evitar la confusión suele ser una buena estrategia para cerrar a cualquier redactores de datos youre hecho usando. Visualizador de resultados (archivos. spv) Al solicitarle a SPSS que realice varios cálculos y otras tareas, los resultados pueden aparecer en varios lugares. Los nuevos valores de datos aparecerán en el Editor de datos. Los resultados estadísticos se mostrarán en el Visor de resultados. El Visor de resultados muestra las tablas de salida estadística y los gráficos que cree. Por defecto, también muestra el lenguaje de programación de los comandos que emitió (llamado sintaxis en la jerga SPSS), y la mayoría de los mensajes de error también aparecerán aquí. El visor de salida también le permite editar e imprimir sus resultados. Las tablas del visor de salida se guardan (haga clic en Archivo - Guardar o Guardar como) con un tipo de archivo. spv. Que sólo se puede abrir con el software SPSS. Al igual que con los editores de datos, es posible abrir más de un visor de salida para ver más de un archivo de salida. El Visor activo, marcado con un minúsculo signo más azul, recibirá los resultados de los comandos que emita. Si cierra todos los visores de salida y, a continuación, emite un comando nuevo, se inicia un visualizador de resultados nuevo. Editor de sintaxis (archivos. sps) Si está trabajando directamente con el lenguaje de programación de SPSS, también abrirá un editor de sintaxis. El Editor de sintaxis le permite escribir, editar y ejecutar comandos en el lenguaje de programación de SPSS. Si también está utilizando los menús y los cuadros de diálogo, el botón Pegar escribe automáticamente la sintaxis del comando que ha especificado en el Editor de sintaxis activo. Estos archivos se guardan como texto sin formato y casi cualquier editor de texto puede abrirlos, pero con una extensión de archivo de. sps. Al igual que con los otros tipos de ventanas, puede tener más de un editor de sintaxis abierto y la ventana activa está marcada con un minúsculo signo más naranja. Cuando pega la sintaxis de los cuadros de diálogo, va al Editor de sintaxis activo. Si cierra todos los editores de sintaxis y, a continuación, pega un comando, se abre un editor de sintaxis nuevo. Emitiendo Comandos A menos que usted ordene a SPSS que haga algo, simplemente se sienta allí mirándote. En general, los comandos pueden ser emitidos a través de menús y cuadros de diálogo que invocan el lenguaje de programación detrás de las escenas, o escribiendo el lenguaje de programación en un editor de sintaxis y ejecutando los comandos. Cuadros de diálogo Aunque cada cuadro de diálogo es único, tienen muchas características comunes. Un ejemplo bastante típico es el cuadro de diálogo para producir tablas de frecuencia (tablas con recuentos y porcentajes). Para abrir este cuadro de diálogo desde los menús, haga clic en Analyze - Descriptive Statistics - Frequencies. A la izquierda hay una lista de selección de variables con todas las variables de su conjunto de datos. Si sus variables tienen etiquetas variables, lo que ve es el comienzo de la etiqueta de la variable. Para ver la etiqueta completa así como el nombre de la variable entre corchetes, mantenga el cursor sobre el inicio de la etiqueta. Seleccione las variables que desea analizar haciendo clic en ellas (puede que tenga que desplazarse por la lista). A continuación, haga clic en el botón de flecha a la derecha de la lista de selección y las variables se mueven a la lista de análisis de la derecha. Si cambia de opinión acerca de una variable, puede seleccionarla en la lista de la derecha y luego hacer clic en el botón de flecha para retirarla de la lista de análisis. En la extrema derecha del diálogo hay varios botones que conducen a otros cuadros de diálogo con opciones para el comando de frecuencias. En la parte inferior del cuadro de diálogo, haga clic en Aceptar para emitir su comando a SPSS o Pegar para que el comando se escriba en un Editor de sintaxis. Si regresa a un cuadro de diálogo, encontrará que se abre con todas las especificaciones que utilizó por última vez. Esto puede ser útil si está intentando una serie de variaciones en su análisis, o si está depurando algo. Si prefieres empezar de nuevo puedes hacer clic en el botón Restablecer. Trabajar con el editor de datos El uso principal del Editor de datos es mostrarle (una parte de) los valores de datos con los que está trabajando. También se puede utilizar para redefinir las características de las variables (cambiar el tipo, agregar etiquetas, definir valores faltantes, etc.), crear nuevas variables e introducir datos a mano. El editor de datos le ofrece dos vistas de su conjunto de datos: una vista de datos y una vista de variables. Seleccionada haciendo clic en la pestaña correspondiente en la esquina inferior izquierda de la ventana. Vista de datos En la vista de datos, los datos se presentan en el formato rectangular estándar para software estadístico. Cada fila representa una unidad de observación, a veces también referida como un registro o en SPSS como un caso. El número de caso (observación) en la columna más a la izquierda se asigna automáticamente y no se guarda como datos. Cada columna representa una variable. Todos los datos de una columna deben ser del mismo tipo. Ya sea numérico o de cadena (también llamado carácter). Cada celda de datos contiene un valor de datos. Si faltan datos, se muestran como un punto (quot. quot) o como un espacio en blanco (quot quot). Los valores de datos pueden visualizarse como el valor real o como un valor con formato. Por ejemplo, un valor de datos sobre un ingreso de personas podría ser 15000, mientras que su valor formateado podría mostrarse como 15.000. Los formatos también pueden tomar la forma de etiquetas de valor, por ejemplo, los datos grabados como 1s y 2s podrían ser etiquetados como quotMalequot y quotFemale. quot Mientras que el formato hace que sea más fácil de interpretar los resultados, es importante recordar que los valores de los datos son lo que SPSS en realidad Procesos. En particular, cuando configura un comando que requiere que especifique uno o más valores de datos, se utilizan valores y no valores formateados. Puede cambiar la vista de datos entre datos formateados y sin formato haciendo clic en el botón Etiquetas de valor en la barra de herramientas, el cuarto botón de la derecha cuando en la vista de datos. Con las etiquetas de valor activadas, también puede ver los valores reales de una variable dada haciendo clic en una celda y luego mirando la barra justo encima de los datos. El cuadro de la izquierda indica el número de observación y la variable seleccionada, p. 1: género. Mientras que el cuadro central muestra el valor real, p. M. Los valores de datos pueden editarse o agregarse escribiéndolos directamente en la vista de datos. Para introducir datos, escriba el valor real de los datos. Sin embargo, aparte de conjuntos de datos muy pequeños para los ejercicios de clase, casi nunca necesitará hacer esto. Vista Variable En la Vista Variable puede ver y editar la información que define cada variable (a veces llamada meta-datos) en su conjunto de datos: cada columna de la Vista de Datos se describe mediante una fila de la Vista Variable. El primer atributo de cada variable es su nombre. El nombre de la variable es cómo se identifica la columna de datos en el lenguaje de programación y para que el lenguaje de programación funcione con gracia, los nombres de las variables tienen que respetar ciertas restricciones: los nombres deben comenzar con una letra y pueden estar formados por caracteres, , Caracteres sin puntuación y el período. Se omite la capitalización. Los nombres de las variables pueden tener hasta 64 caracteres. Otras restricciones pueden aplicarse - sin cupones por favor. Los nombres de variables pueden ser agregados o modificados simplemente escribiéndolos. Los tipos básicos de variables son numéricos o de cadena. Sin embargo, sólo para hacer cosas confusas, SPSS le permite seleccionar entre varios formatos estándar diferentes para mostrar datos numéricos (por ejemplo, notación científica, formato de coma, monedas) y llama a este tipo. Puede configurar el tipo de variable haciendo clic en la columna y luego haciendo clic en el botón gris que aparece y trabajando en un cuadro de diálogo. El atributo Label le permite dar a cada variable una descripción más larga que se muestra en lugar del nombre de la variable, análoga a las etiquetas de valor para los valores de datos. Tanto las etiquetas de variables como las de valor son útiles para darle una salida más inteligible. El atributo Values le permite crear una lista de etiquetas de valor. A menudo, varias variables comparten un conjunto común de etiquetas de valor y, en esta ventana, puede copiar y pegar conjuntos de etiquetas de valor. Las etiquetas de variables se establecen simplemente escribiéndolas, las etiquetas de valor funcionan a través de un cuadro de diálogo. El atributo Falta es un lugar en el que puede designar ciertos valores de datos que desea que SPSS ignore cuando se calculan las estadísticas. Por ejemplo, en los datos de la encuesta es una práctica común registrar un valor de datos de 8 cuando un encuestado dice que no sé en respuesta a una pregunta, y puede tener SPSS tratar los 8 en una variable como si estuvieran faltando datos. Los otros atributos, Width. Decimales. Columnas. Alinear Medida . Y Papel. Son ajustes menores relacionados con la visualización de datos. Aunque Medida (nivel de medición) es estadísticamente un concepto muy importante, tiene poco significado dentro del software SPSS. Trabajar con el visor de salida El visor de salida recoge sus tablas y gráficos estadísticos y le da la oportunidad de editarlos antes de guardarlos o imprimirlos. El visor de resultados se divide en dos secciones principales, un panel de esquema a la izquierda y un panel de tablas a la derecha. Cuando imprime su salida, es el panel de tablas que se imprime. Cuando SPSS crea salida (tablas, sintaxis, mensajes de error, etc.) los añade al panel de tablas como objetos. Y cada objeto se anota en el panel de contorno. Los objetos individuales pueden ser abiertos y editados, eliminados, ocultos, reordenados o impresos. Para seleccionar un objeto con el que trabajar, puede hacer clic en él en el panel de tablas o hacer clic en la entrada correspondiente en el panel de esquema. Una flecha roja aparece junto al objeto en ambos paneles. Para editar objetos. Haga doble clic en ellos en el panel de tablas. Dependiendo de si usted está tratando de editar un objeto simple como un título (que es sólo un cuadro con algún texto en él), o algo más complicado como una tabla o un gráfico, puede ser capaz de simplemente cambiar el objeto en la salida Visor, u otra ventana puede abrirse. Excepto para editar la apariencia de los gráficos, a menudo será más fácil editar su salida exportándola a Microsoft Word primero, pero en principio puede cambiar cualquier cosa que pueda ver en su salida, hasta eliminar columnas y cambiar números. (Pero si su intención es falsificar sus resultados, debe asistir a nuestro taller de Simulaciones para obtener mejores métodos para hacerlo). Para eliminar objetos. Selecciónelos en cualquier panel y utilice la tecla Eliminar. Para ocultar objetos. Haga doble clic en el icono de cada objeto en el panel de esquema. Para hacerlas visibles, haga doble clic de nuevo. Puede ocultar una sección completa del esquema haciendo clic en el signo menos a la izquierda del grupo en el panel de esquema. Los objetos ocultos no se imprimen, pero se guardan con el archivo de salida. Para reorganizar objetos. Seleccione el objeto (o el grupo de objetos) en cualquiera de los paneles y arrástrelos hasta que la flecha roja señale el objeto debajo del cual desea que aparezcan. Para exportar su salida. Usted pasa por un procedimiento especial. En el Visor de salida, haga clic en Archivo - Exportar para invocar el cuadro de diálogo Exportar. Hay tres ajustes principales a considerar. En primer lugar, seleccione el tipo de archivo al que desea exportar: los tipos de archivos útiles incluyen Excel, PDF, PowerPoint o Word. A continuación, compruebe que está exportando tanto de su salida como desee, los objetos a exportar en la parte superior del cuadro de diálogo. Si tiene una parte de su salida seleccionada, esta opción predeterminará exportar sólo su selección, de lo contrario normalmente exportará toda su salida visible. Por último, cambie el nombre de archivo predeterminado a algo significativo y guarde el archivo en una ubicación donde pueda mantenerlo, como su unidad U :. Una vez establecidas las opciones, haga clic en Aceptar. Trabajar con el editor de sintaxis Aprender la sintaxis de programación de SPSS es un tema aparte, los fundamentos se abordan en nuestros talleres de capacitación de SSCC. Pero no tienes que memorizar un nuevo idioma para pegar y ejecutar la sintaxis de SPSS. La unidad fundamental del trabajo en el lenguaje SPSS es el comando: pensar en los comandos como análogos a las oraciones bien formadas. En este idioma, los comandos comienzan con una palabra clave y terminan con un punto. Los comandos deben comenzar en la columna de la izquierda del editor. Si están envueltos en más de una línea, las líneas continuas deben comenzar con un espacio en blanco. La capitalización no importa. El editor de sintaxis muestra la sintaxis que SPSS no puede interpretar en el tipo rojo. Al igual que el editor de salida, el editor de sintaxis tiene dos paneles. El panel de tablas de la derecha es lo que realmente se guarda en el archivo. sps. Sintaxis en ejecución. Para que SPSS lleve a cabo su (s) comando (s), debe ejecutarlos. Haga clic en Ejecutar. Y luego una de las opciones del menú. También hay un icono en la barra de herramientas para ejecutar su programa, un triángulo derecho (quotplayquot). Puede ejecutar todos los comandos en el editor, o seleccionar un grupo de comandos y ejecutar sólo eso (tenga cuidado de resaltar los comandos completos, desde la primera palabra clave hasta el último período). También puede ejecutar el comando actual, que es cualquier comando en el que se encuentre el cursor. Pegando y corriendo. Desde la mayoría de los cuadros de diálogo tiene la opción de pegar comandos en lugar de simplemente ejecutarlos. SPSS luego escribe el comando en un editor de sintaxis. La sintaxis tiende a ser verbosa, especificando muchas opciones que son los valores por defecto - la sintaxis que escribes tiende a ser mucho más corta y más simple. Después de que haya pegado un comando, todavía necesita ejecutarlo para obtener cualquier salida. Aprender más Ahora que entiende los conceptos básicos del uso de las ventanas de SPSS, puede aprender a llevar a cabo tareas estadísticas leyendo la segunda parte de SPSS para estudiantes. Cubre estadísticas, regresión y gráficos comunes. Para obtener más información sobre la interfaz de usuario de SPSS, puede consultar el tutorial en línea que viene con el software: haga clic en Ayuda - Tutorial. Para obtener más información sobre tareas específicas de gestión de datos o estadísticas, debe probar los archivos de ayuda en línea. Haga clic en Ayuda - Temas y podrá leer sobre una variedad de temas básicos de SPSS o buscar en el índice. Su instructor y / o TA son su mejor recurso para las tareas específicas de la clase. Si usted está en UW-Madison, Doug Hemken. Un consultor estadístico para el SSCC, está disponible para ayudar con los proyectos de SPSS. Consulte Stat Consulting para más detalles. Última revisión: 05/07/2016
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