[PrevisãoDemanda] - Suavização Exponencial (EWMA)
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- เผยแพร่เมื่อ 10 ต.ค. 2024
- Método de Previsão de Demanda: Suavização Exponencial (também conhecido como Alisamento Exponencial ou EWMA)
Playlist sobre Previsão de Demanda:
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Você é gênio, Felipe. Tá ouvindo? G-Ê-N-I-O. Ponto.
Excelente explicacao. Já tive aulas dessa matéria na Ilos, na Coppead RJ, ninguém foi tao didático e explicativo. Parabens!
Felipe, seus vídeos são sensacionais. São diretos, mas nunca deixam o público sem conhecer os fundamentos por trás dos conceitos que você traz. E tudo muito didático, por sinal. Parabéns de verdade!
Olá Felipe, como determinar o Alfa?
sua explicação me ajudou muito... obrigada!
Legal, mano! Nos resultados da pesquisa está cheio de vídeo de traders falando besteira sobre isso.
Existe alguma forma de fazer uma previsão usando alisamento exponencial relacionando 2 séries de dados ? Por exemplo, investimento em marketing e volume de vendas?
Graças a Deus achei esse canal, só tava achando explicação de trader boboca
No portal action em www.portalaction.com.br/series-temporais/32-suavizacao-exponencial-simples-ses a fórmula da previsão no tempo t me confundiu pois mostra que a Previsão no tempo t é igual a alpha*Valor real no tempo t e depois continua com o 1-alpha etc... E essa mesma fórmula está em um livro que tenho de Análises de Séries Temporais do Pedro Morettin. Fiquei bem confuso pois como posso depender do valor realizado no tempo t para fazer o cálculo se estou tentando exatamente prever o tempo t? Na fórmula que colocou no vídeo fez mais sentido. Minha questão é, por que nesses dois locais a fórmula está diferente? Outra questão, se alpha = 1 então previsão = último valor, se alpha = a 0 previsão = a 0?
Poderia explicar como funciona e qual a diferença entre EWMA e modelo Garch(1,1,)?
São duas abordagens diferentes para previsão de volatilidade.
O modelo Garch (1,1) para volalitidade (sigma²) é normalmente definido como:
sigma²(t+1) = ω + α * r²(t) + β * sigma²(t)
onde ω, alfa e beta são parâmetros a serem estimados (via dados históricos e pacotes estatísticos) e r²(t) é o retorno ao quadrado no dia "t"
Fazendo ω = 0 , α = (1 - λ) e β = λ temos o modelo EWMA para volatilidade:
sigma²(t+1) = (1 - λ)* r²(t) + λ * sigma²(t)
Uma valor comum do EWMA para previsão de volatilidade é
λ = 0,94, que vem do modelo Riskmetrics
(caso queira estudar a fundo a área quantitativa de finanças, recomento fortemente a leitura/estudo do modelo Riskmetrics:
www.msci.com/documents/10199/5915b101-4206-4ba0-aee2-3449d5c7e95a)
@@felipetumenas Antes de tudo, muito obrigado pelo esclarecimento. Tenho uma planilha excel que faz todo o cálculo pra mim, no entanto não sei onde aplicar. Por ex: eu quero plotar a EWMA junto com o preço num gráfico de 5 minutos, a plotagem é tranquila. Porém tenho preço de abertura (O), fechamento (C), máxima(H) e mínima(L), e finalmente o valor da EWMA. Mas qual deles (OCHL) e como calculo junto com o valor da EWMA para realizar a plotagem correta?
@Felipe Tumenas, boa noite?
Como determinamos o valor de Alfa para uma previsão?
Pelo que estudei é fazendo previsoes pra vendas passadas e analisando o menor MAPE (média dos erros absolutos percentuais)
Boa tarde! e se o Alpha dado for 1? como fica o calculo?
Bacana, mas me tira uma dúvida, como se define o valor do Alpha?
Pelo que tenho estudado, ou você vai por tentativa e erro verificando qual valor de alpha diminui o erro médio ou usa o Solver no Excel informando que quer minimizar o resultado da célula que contém o erro médio alterando o valor da célula que contém o alpha. Coloque as condições que alpha =0.
Podemos aplicar isso ao mini indice brasileiro?
E como seria?
No mercado financeiro, o EWMA é amplamente utilizado para previsão de volatilidade.
Para tentar descobrir tendências em índices é mais comum utilizar uma combinação de médias móveis com diferentes períodos.
Como eu sei o valor de Alpha .
o Alfa será sempre dentre (0 e 1). Normalmente a questão dará o valor.