Peso Em Movimento Média Em Sas

Eu sou um iniciante do SAS e estou curioso se a seguinte tarefa pode ser feita muito mais simples, pois atualmente está na minha cabeça. Eu tenho os seguintes metadados (simplificados) em uma tabela chamada userdatemoney: Usuário - Data - Dinheiro com vários usuários e datas para cada dia de calendário (nos últimos 4 anos). Os dados são ordenados pelo Usuário ASC e Data ASC, os dados da amostra são assim: agora eu quero calcular uma média móvel de cinco dias para o Money. Eu comecei com o apprach bastante popular com a função lag () como esta: como você vê, o problema com este método ocorre se houver se o passo de dados se deparar com um novo usuário. Aron obteria alguns valores retardados de Anna, o que, é claro, não deveria acontecer. Agora, minha pergunta: eu tenho certeza de que você pode lidar com a mudança do usuário, adicionando alguns campos extras, como o laggeduser e redefinindo as variáveis ​​N, Soma e Média, se você notar essa mudança, mas: Isso pode ser feito de maneira mais fácil. POR Cláusula de alguma forma Obrigado por suas idéias e ajuda, acho que a maneira mais fácil é usar PROC EXPAND: E como mencionado no comentário de Johns, é importante lembrar sobre os valores faltantes (e sobre as observações iniciais e finais também). Eu adicionei a opção SETMISS ao código, como você deixou claro que deseja esconder valores faltantes, não ignorá-los (comportamento MOVAVE padrão). E se você deseja excluir as primeiras 4 observações para cada usuário (uma vez que não têm pré-histórico suficiente para calcular a média móvel 5), você pode usar a opção TRIMLEFT 4 dentro de TRANSFORMOUT (). Respondido em 3 de dezembro às 15: 29 Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no prazo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever corretamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a Média de Movimento Exponencialmente Pesada). Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados do preço passado, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores com peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média de Movimento Suavemente Exagerada O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana em agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse suficientes dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: Refinando uma ferramenta de comércio popular e um salto médio médio). Um psicólogo de riqueza é um profissional de saúde mental especializado em questões relacionadas especificamente com indivíduos ricos. O branqueamento de capitais é o processo de criar a aparência de grandes quantias de dinheiro obtidas de crimes graves, tais como. Métodos de contabilidade que se concentram em impostos, em vez de aparência de demonstrações financeiras públicas. A contabilidade tributária é regida. O efeito boomer refere-se à influência que o cluster geracional nascido entre 1946 e 1964 tem na maioria dos mercados. Um aumento no preço das ações que muitas vezes ocorre na semana entre o Natal e o Ano Novo039s Day. Existem inúmeras explicações. Um termo usado por John Maynard Keynes usado em um de seus livros econômicos. Em sua publicação de 1936, a Teoria Geral do Emprego.