As Médias Móveis Simples Tornam as Tendências Destacadas. As Médias de Movimentação MA são um dos indicadores técnicos mais populares e freqüentemente usados. A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência de tendência. Cerca de três tipos de média móvel simples exponencial e linear O melhor lugar para começar é por entender a mais simples a média móvel simples SMA Vamos dar uma olhada neste indicador e como ele pode ajudar os comerciantes a seguir tendências para maiores lucros Para mais sobre médias móveis , Ver o nosso Forex Walkthrough. Trendlines Não pode haver compreensão completa de médias móveis sem uma compreensão das tendências A tendência é simplesmente um preço que continua a mover-se em uma determinada direção Há apenas três tendências reais que uma segurança pode seguir. Uma tendência de alta Ou tendência de alta, significa que o preço está se movendo mais alto. Uma tendência de baixa ou tendência de baixa, significa que o preço está se movendo lower. A tendência de lado onde o preço está se movendo de lado. Por isso, as linhas de média móvel são usadas para ajudar um comerciante a identificar mais facilmente a direção da tendência. Para obter uma leitura mais avançada sobre esse tópico, consulte As noções básicas de bandas de Bollinger e Moving Average Envelopes Refining Uma Ferramenta de Negociação Popular. Moving Construção Média A definição de livro de uma média móvel é um preço médio para uma segurança usando um período de tempo especificado Vamos tomar a muito popular 50-dia média móvel como um exemplo A movimentação de 50 dias A média é calculada tomando os preços de fechamento dos últimos 50 dias de qualquer título e adicionando-os juntos. O resultado do cálculo de adição é então dividido pelo número de períodos, neste caso. 50 Para continuar a calcular a média móvel em um Diariamente, substituir o número mais antigo com o preço de fechamento mais recente e fazer a mesma matemática. Não importa quanto tempo ou curto de uma média móvel que você está olhando para plot, o cálculo básico Por exemplo, uma média móvel de 200 dias é o preço de fechamento para 200 dias somados juntos e, em seguida, dividido por 200 Você vai ver todos os tipos de médias móveis, A partir de médias móveis de dois dias para médias móveis de 250 dias. É importante lembrar que você deve ter um certo número de preços de fechamento para calcular a média móvel Se uma segurança é novo ou apenas um mês de idade, você não será capaz Para fazer uma média móvel de 50 dias porque você não terá um número suficiente de pontos de dados. Além disso, é importante notar que nós escolhemos usar os preços de fechamento nos cálculos, mas as médias móveis podem ser calculadas usando preços mensais, semanais Preços, preços de abertura ou mesmo preços intraday Para mais, veja nosso Médias Móveis tutorial. Figure 1 Uma média móvel simples em Google Inc. Figura 1 é um exemplo de uma média movente simples em uma carta conservada em estoque de Google Inc Nasdaq GOOG A linha azul representa Uma movimentação de 50 dias O preço das ações do Google caiu abaixo da média móvel de 50 dias em janeiro de 2008 e continuou para baixo. Quando o preço cruza abaixo de uma média móvel, ele Pode ser usado como um simples sinal de negociação Um movimento abaixo da média móvel, como mostrado acima, sugere que os ursos estão no controle da ação de preço e que o recurso provavelmente irá se mover para baixo. Inversamente, uma cruz acima de uma média móvel sugere que os touros estão em Controlar e que o preço pode estar se preparando para fazer um movimento mais alto Leia mais em preços de ações de trilha com Trendlines. Other maneiras de usar as médias móveis Médias móveis são utilizados por muitos comerciantes não só para identificar uma tendência atual, mas também como uma entrada e saída Estratégia Uma das estratégias mais simples depende do cruzamento de duas ou mais médias móveis O sinal básico é dado quando a média de curto prazo cruza acima ou abaixo da média móvel de longo prazo Duas ou mais médias móveis todos Ow você ver uma tendência de longo prazo em comparação com uma média móvel de curto prazo é também um método fácil para determinar se a tendência está ganhando força ou se está prestes a reverter Para mais sobre este método, leia A Primer On The MACD. Figure 2 Uma média móvel de longo prazo e de curto prazo no Google Inc. A Figura 2 usa duas médias móveis, uma de longo prazo de 50 dias, mostrada pela linha azul e outra de 15 dias mais curto, mostrada pela linha vermelha. O mesmo gráfico do Google mostrado na Figura 1, mas com a adição das duas médias móveis para ilustrar a diferença entre os dois comprimentos. Você vai notar que a média móvel de 50 dias é mais lenta para se ajustar às mudanças de preços porque ele usa mais pontos de dados Em seu cálculo Por outro lado, a média móvel de 15 dias é rápida para responder às mudanças de preços, porque cada valor tem uma maior ponderação no cálculo devido ao horizonte de tempo relativamente curto. Neste caso, usando uma estratégia cruzada, você A média de 15 dias para cruzar Abaixo da média móvel de 50 dias como uma entrada para uma posição curta. Figura 3 A three-month. The acima é um gráfico de três meses do United States Oil AMEX USO com duas médias móveis simples A linha vermelha é a mais curta, 15- Dia média móvel, enquanto a linha azul representa a maior média móvel de 50 dias A maioria dos comerciantes usará o cruzamento da média móvel de curto prazo acima da média móvel de longo prazo para iniciar uma posição longa e identificar o início de uma tendência de alta Saiba mais sobre como aplicar esta estratégia em Trading O MACD Divergence. Support é estabelecido quando um preço está tendendo para baixo Há um ponto em que a pressão de venda subsides e compradores estão dispostos a intervir Em outras palavras, um piso é established. Resistance acontece quando Um preço está tendendo para cima Vem um ponto em que a força de compra diminui e os vendedores pisam Isto estabeleceria um teto Para mais explicação, leia o Support Resistance Basics. In qualquer um dos casos, uma média móvel pode ser capaz de sinalizar um Por exemplo, se uma segurança deriva mais baixa em uma tendência de alta estabelecida, então não seria surpreendente ver o estoque encontrar apoio em uma média móvel de longo prazo de 200 dias Por outro lado, se o preço Está tendendo para baixo, muitos comerciantes prestarão atenção para o estoque para saltar fora da resistência de médias moventes principais SMAs de 50 dias, de 100 dias, de 200 dias Para mais em usar a sustentação ea resistência identificar tendências, leia Trend-Spotting com a acumulação Distribuição Line. Conclusion As médias móveis são ferramentas poderosas Uma média movente simples é fácil de calcular, que permite que seja empregada razoavelmente rapidamente e fàcilmente Uma força média movente a mais grande é sua abilidade de ajudar um comerciante identificar uma tendência atual ou manchar uma tendência possível Reversão As médias móveis também podem identificar um nível de suporte ou resistência para a segurança, ou agir como um sinal de entrada ou saída simples Como você escolhe usar médias móveis é inteiramente até você. A taxa de juros em que um deposito A instituição monetária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado índice de mercado ou de segurança A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 como a Lei Bancária, Proibiu os bancos comerciais de participar do investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, as famílias e o setor sem fins lucrativos. A US Bureau of Labour. The sigla de moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é Composto por 1. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida De um pool de aplicação bidders. Spreadsheet de ajuste sazonal e suavização exponencial. É fácil de executar ajuste sazonal e ajustar modelos de suavização exponencial Usando o Excel As imagens de tela e os gráficos abaixo são retirados de uma planilha que foi configurada para ilustrar Para obter uma cópia do arquivo de planilha propriamente dito, clique aqui A versão de suavização linear exponencial que será usada aqui para fins de demonstração é a versão de Brown, meramente Porque ele pode ser implementado com uma única coluna de fórmulas e há apenas uma constante de suavização para otimizar Normalmente, é melhor usar a versão do Holt que tem constantes de suavização separadas para o nível ea tendência. O processo de previsão prossegue da seguinte forma i primeiro os dados são Ajustadas sazonalmente ii então as previsões são geradas para os dados ajustados sazonalmente através de suavização exponencial linear e iii finalmente as previsões ajustadas sazonalmente são reseasonalized para obter previsões para a série original O processo de ajuste sazonal é realizado nas colunas D a G. O primeiro passo no sazonal Ajustamento é calcular uma média móvel centrada realizada aqui na coluna D Isto pode Ser feito tomando a média de duas médias anuais que são compensadas por um período relativo um ao outro Uma combinação de duas médias do deslocamento um pouco do que uma única média é needed para fins de centralização quando o número de estações é uniforme O próximo passo É calcular a proporção para a média móvel --e os dados originais divididos pela média móvel em cada período - que é realizada aqui na coluna E Isso também é chamado de componente tendência-ciclo do padrão, na medida em que tendência e negócios - Ciclo efeitos podem ser considerados como sendo tudo o que permanece após a média de um ano inteiro de dados. Claro, as mudanças mês a mês que não são devido à sazonalidade poderia ser determinada por muitos outros fatores, mas a média de 12 meses suaviza Sobre eles em grande medida O índice sazonal estimado para cada estação é calculado pela primeira média de todas as razões para aquela época particular, que é feita nas células G3-G6 usando uma fórmula AVERAGEIF As razões médias são então reescaladas de modo que th Ey somam exatamente 100 vezes o número de períodos em uma estação, ou 400 neste caso, o que é feito nas células H3-H6 Abaixo na coluna F, as fórmulas VLOOKUP são usadas para inserir o valor do índice sazonal apropriado em cada linha dos dados A média móvel centrada e os dados ajustados sazonalmente acabam parecidos com isso. Observe que a média móvel normalmente se parece com uma versão mais lisa da série ajustada sazonalmente e é mais curta em ambas as extremidades. Uma outra planilha no mesmo arquivo do Excel mostra a aplicação do modelo de suavização exponencial linear aos dados ajustados sazonalmente, começando no valor da coluna GA para a constante alisante alfa é inserido acima da coluna de previsão aqui, na célula H9 e por conveniência ele é atribuído O nome do intervalo Alpha O nome é atribuído usando o comando Insert Name Create O modelo LES é inicializado configurando-se as duas primeiras previsões iguais ao primeiro valor real do valor ajustado sazonalmente A fórmula utilizada aqui para a previsão LES é a forma recursiva de equação única do modelo de Brown s. Esta fórmula é inserida na célula correspondente ao terceiro período aqui, célula H15 e copiada para baixo a partir de lá Observe que a LES previsão para o atual Assim, a fórmula de previsão na linha 15 refere-se apenas a dados que estavam disponíveis na linha 14 e anteriores. É claro que, se desejássemos usar Simples em vez de linear suavização exponencial, poderíamos substituir a fórmula SES aqui ao invés Poderíamos também usar Holt s em vez de Brown s LES modelo, o que exigiria mais duas colunas de fórmulas para calcular o nível ea tendência que são utilizados na previsão. Os erros são calculados na coluna seguinte aqui, coluna J subtraindo as previsões dos valores reais O erro médio quadrático é calculado como a raiz quadrada da variância dos erros mais o quadrado de t Ele significa que isto decorre da identidade matemática MSE VARIANCE errors MÉDIO erros 2 No cálculo da média e variância dos erros nesta fórmula, os dois primeiros períodos são excluídos porque o modelo não começa realmente a previsão até o terceiro período fila 15 na planilha O valor ótimo de alfa pode ser encontrado alterando manualmente o alfa até que o RMSE mínimo seja encontrado, ou então você pode usar o Solver para executar uma minimização exata. O valor de alfa que o Solver encontrado é mostrado aqui alfa 0 471.It é geralmente Uma boa idéia para traçar os erros do modelo em unidades transformadas e também para calcular e traçar suas autocorrelações em defasagens de até uma temporada Aqui está um gráfico de série temporal dos erros ajustados sazonalmente. A autocorrelações de erro são calculadas usando a função CORREL Para calcular as correlações dos erros com eles mesmos retardados por um ou mais períodos - detalhes são mostrados no modelo de planilha Aqui está um gráfico das autocorrelações do Erros nas primeiras cinco lags. As autocorrelações nos intervalos 1 a 3 são muito próximas de zero, mas o pico no intervalo 4 cujo valor é 0 35 é ligeiramente problemático - sugere que o processo de ajuste sazonal não foi completamente bem sucedido No entanto, É realmente apenas marginalmente significativo 95 bandas de significância para testar se as autocorrelações são significativamente diferentes de zero são aproximadamente mais-ou-menos 2 SQRT nk, onde n é o tamanho da amostra e k é o lag Aqui n é 38 e k varia de 1 a 5, então a raiz quadrada de n-menos-k é de cerca de 6 para todos eles, e, portanto, os limites para testar a significância estatística de desvios de zero são aproximadamente mais ou menos 2 6, ou 0 33 If Você pode variar o valor de alfa à mão neste modelo do Excel, você pode observar o efeito sobre as parcelas de tempo e autocorrelação dos erros, bem como sobre o erro raiz-médio quadrado, que será ilustrado abaixo. Da planilha, a fórmula de previsão é inicializada em Ou seja, onde o futuro começa Em outras palavras, em cada célula onde um futuro valor de dados ocorreria, uma referência de célula é inserida que aponta para a previsão Feitas para esse período Todas as outras fórmulas são simplesmente copiadas para baixo de cima. Observe que os erros para as previsões do futuro são todos calculados para ser zero Isso não significa que os erros reais serão zero, mas sim apenas reflete o fato de que para Para fins de previsão, estamos assumindo que os dados futuros serão iguais às previsões em média As previsões LES resultantes para os dados ajustados sazonalmente se parecem com isso. Com esse valor específico de alfa, que é ideal para as previsões de um período, a tendência projetada É ligeiramente para cima, refletindo a tendência local que foi observada ao longo dos últimos 2 anos ou assim Para outros valores de alfa, uma projeção de tendência muito diferente pode ser obtida É geralmente uma boa idéia se E o que acontece com a projeção de tendência de longo prazo quando o alfa é variado, porque o valor que é melhor para a previsão de curto prazo não será necessariamente o melhor valor para prever o futuro mais distante Por exemplo, aqui está o resultado que é obtido se O valor de alfa é manualmente definido como 0 25. A tendência de longo prazo projetada é agora negativa em vez de positiva Com um valor menor de alfa, o modelo está colocando mais peso em dados mais antigos na sua estimativa do nível e tendência atual e Suas previsões de longo prazo refletem a tendência de queda observada nos últimos 5 anos em vez da tendência de crescimento mais recente Este gráfico também ilustra claramente como o modelo com menor valor de alfa é mais lento para responder a pontos de viragem nos dados e, portanto, tende a Fazer um erro do mesmo sinal para muitos períodos em uma linha Seus erros de previsão de 1 passo à frente são maiores em média do que aqueles obtidos antes RMSE de 34 4 em vez de 27 4 e fortemente positivamente autocorrelacionado A auto lag-1 A correlação de 0 56 excede em muito o valor de 0 33 calculado acima para um desvio estatisticamente significativo de zero. Como uma alternativa ao avanço do valor de alfa para introduzir mais conservadorismo nas previsões de longo prazo, O modelo a fim de fazer a tendência projetada aplanar depois de alguns periods. The passo final na construção do modelo de previsão é para racionalizar as previsões LES, multiplicando-os pelos índices sazonais apropriados Assim, as previsões reseasonalized na coluna I são simplesmente o produto Dos índices sazonais na coluna F e as previsões de LES estacionalmente ajustadas na coluna H. É relativamente fácil calcular intervalos de confiança para as previsões de um passo à frente feitas por este modelo primeiro calcular o erro raiz-média quadrática RMSE, que é apenas A raiz quadrada do MSE e, em seguida, calcular um intervalo de confiança para a previsão ajustada sazonalmente, adicionando e subtraindo duas vezes o RMSE Em geral, um 95 co O intervalo de confiança para uma previsão de um período antecipado é aproximadamente igual à previsão de ponto mais ou menos duas vezes o desvio padrão estimado dos erros de previsão, assumindo que a distribuição do erro é aproximadamente normal eo tamanho da amostra é grande o suficiente, digamos , 20 ou mais Aqui, o RMSE em vez do desvio-padrão da amostra dos erros é a melhor estimativa do desvio padrão dos futuros erros de previsão porque leva o viés também variações aleatórias em conta Os limites de confiança para a previsão ajustada sazonalmente são então reseasonalized Juntamente com a previsão, multiplicando-os pelos índices sazonais apropriados. Neste caso, o RMSE é igual a 27 4 ea previsão ajustada sazonalmente para o primeiro período futuro Dec-93 é 273 2, portanto o intervalo de confiança ajustado sazonalmente 95 é de 273 2 -2 27 4 218 4 a 273 2 2 27 4 328 0 Multiplicando esses limites pelo índice sazonal de dezembro de 68 61 obtemos limites de confiança inferior e superior de 149 8 e 225 0 ao redor A previsão do ponto Dec-93 de 187 4. Os limites de confiança para as previsões com mais de um período de tempo em geral aumentarão à medida que o horizonte de previsão aumentar, devido à incerteza quanto ao nível e à tendência, bem como aos fatores sazonais, Em geral, por métodos analíticos A maneira apropriada de calcular os limites de confiança para a previsão LES é usando a teoria ARIMA, mas a incerteza nos índices sazonais é outra questão Se você quiser um intervalo de confiança realista para uma previsão mais de um período à frente, Fontes de erro em conta, sua melhor aposta é usar métodos empíricos, por exemplo, para obter um intervalo de confiança para uma previsão de duas etapas à frente, você poderia criar outra coluna na planilha para calcular uma previsão de duas etapas para cada período Por bootstrapping a previsão one-step-ahead Em seguida, calcular o RMSE dos erros de previsão 2-ahead-ahead e usar isso como a base para um intervalo de confiança 2-ahead-ahead. Quando computar uma execução em movimento Média, colocando a média no período de tempo médio faz sentido. No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3 Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos , Isto é, próximo ao período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não tão bom para períodos de tempo mesmo Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4.Técnica, a Média Móvel cairia em t 2 5, 3 5.Para evitar este problema, suavizar o MA s usando M 2 Assim, suavizar os valores alisados. Se nós médio um número par de termos, precisamos de suavizar os valores alisados. A tabela seguinte mostra os resultados usando M 4.
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