Calculadora de Media Móvil

Calcule medias móviles simples, ponderadas y exponenciales para suavizar datos de series temporales, identificar tendencias y filtrar el ruido a corto plazo.

Tipo de Media Móvil

Período de Ventana (n)

Valores de Datos (separados por comas o uno por línea)

Ingrese valores numéricos separados por comas, espacios o saltos de línea.

Decimales

Puntos de Datos

Período de Ventana

Valores de MA

Última MA

Visualización

Datos Originales

Media Móvil

Tabla de Resultados

Período	Valor	Media Móvil	Desviación

Fórmulas de Media Móvil

Media Móvil Simple (SMA)

SMA = (x₁ + x₂ + … + x_n) / n

La media no ponderada de los n puntos de datos anteriores. Cada punto en la ventana tiene igual influencia en el resultado.

Media Móvil Ponderada (WMA)

WMA = (n·x_n + (n−1)·x_n−1 + … + 1·x₁) / (n(n+1)/2)

Asigna pesos linealmente crecientes a las observaciones más recientes. El punto de datos más reciente recibe peso n, el segundo más reciente recibe n−1, y así sucesivamente.

Media Móvil Exponencial (EMA)

EMA_t = α · x_t + (1 − α) · EMA_t−1

Donde α = 2 / (n + 1) por defecto. Aplica pesos exponencialmente decrecientes a las observaciones más antiguas. El primer valor de EMA se establece típicamente como la SMA de los primeros n puntos de datos.

¿Qué es una Media Móvil?

Una media móvil es un cálculo estadístico utilizado para analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios a partir de diferentes subconjuntos del conjunto completo de datos. Es una de las herramientas más utilizadas en el análisis de series temporales, comúnmente aplicada en finanzas, economía, procesamiento de señales y control de calidad. Las medias móviles ayudan a suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar las tendencias o ciclos a más largo plazo en los datos.

Usos Principales

Identificación de tendencias: Revela la dirección subyacente de los datos al filtrar el ruido aleatorio y la volatilidad a corto plazo.
Suavizado de datos: Reduce el impacto de los valores atípicos y las fluctuaciones irregulares para un análisis visual más limpio.
Pronóstico: Sirve como una línea base simple para predecir valores futuros basándose en patrones recientes.
Detección de señales: Los cruces entre medias móviles rápidas y lentas pueden señalar cambios en el impulso o la dirección de la tendencia.

Comparación de Tipos de Media Móvil

SMA

• Peso igual a todos los puntos en la ventana
• Mayor retardo de los tres tipos
• Mejor para datos estables y con poco ruido
• La más simple de calcular e interpretar
• Ampliamente utilizada en control de calidad

WMA

• Pesos lineales favorecen datos recientes
• Menos retardo que la SMA
• Buen equilibrio entre suavizado y capacidad de respuesta
• Ventana finita como la SMA
• Común en análisis técnico

EMA

• Pesos exponencialmente decrecientes
• Menor retardo — más reactiva
• Nunca descarta completamente los datos antiguos
• Sensibilidad ajustable mediante α
• Popular en el análisis del mercado de valores

Ejemplos Prácticos

Mercado de valores: Los operadores utilizan SMAs de 50 y 200 días para identificar tendencias a largo plazo. Un "cruce dorado" (el de 50 días cruzando por encima del de 200 días) señala impulso alcista; un "cruce de la muerte" señala impulso bajista.
Pronóstico de ventas: Los minoristas aplican una media móvil de 4 semanas a las ventas semanales para suavizar las fluctuaciones estacionales y predecir las necesidades de inventario.
Manufactura: Los ingenieros de calidad utilizan medias móviles en las mediciones de producción para detectar la deriva del proceso antes de que se produzcan defectos.
Epidemiología: Las agencias de salud pública informan medias móviles de 7 días de los recuentos diarios de casos para suavizar las irregularidades en los informes (por ejemplo, las caídas de fin de semana) y revelar las verdaderas tendencias de infección.
Procesamiento de señales: Los ingenieros aplican medias móviles como filtros de paso bajo para eliminar el ruido de alta frecuencia de los datos de sensores.

Elegir el Tamaño de Ventana Adecuado

El período de ventana (n) controla el equilibrio entre suavidad y capacidad de respuesta:

Ventana Más Pequeña (ej., 3–5)

Más reactiva a los cambios recientes pero retiene más ruido. Mejor cuando necesita detectar cambios rápidos o cuando los datos tienen una tendencia fuerte y de rápida evolución.

Ventana Más Grande (ej., 20–50+)

Salida más suave con menos ruido pero más retardo. Mejor para identificar tendencias a largo plazo en datos altamente volátiles o cuando las fluctuaciones a corto plazo no son significativas.

Referencias

Las fórmulas y métodos utilizados en esta calculadora se basan en teoría establecida de estadística y análisis de series temporales:

Nota: Esta calculadora implementa fórmulas estándar de media móvil con fines educativos y analíticos. La EMA se inicializa utilizando la SMA de los primeros n puntos de datos. Los resultados se redondean a la precisión decimal seleccionada pero se calculan con precisión completa de punto flotante. Para decisiones financieras o de ingeniería críticas, verifique los resultados con software estadístico o de trading profesional.