Vs Simples. Médias móveis exponenciais As médias móveis são mais do que o estudo de uma seqüência de números em ordem sucessiva. Os primeiros praticantes da análise de séries temporais estavam mais preocupados com números de séries temporais individuais do que com a interpolação desses dados. Interpolação. na forma de teorias e análises de probabilidade, vieram muito mais tarde, à medida que os padrões foram desenvolvidos e as correlações descobertas. Uma vez compreendidas, várias curvas e linhas com formas foram desenhadas ao longo da série temporal, na tentativa de prever para onde os pontos de dados poderiam ir. Estes são agora considerados métodos básicos atualmente utilizados por traders de análise técnica. A análise de gráficos pode ser rastreada até o Japão do século 18, mas como e quando as médias móveis foram aplicadas pela primeira vez aos preços de mercado permanece um mistério. É geralmente entendido que as médias móveis simples (SMA) foram usadas muito antes das médias móveis exponenciais (EMA), porque as EMAs são construídas na estrutura SMA e o contínuo SMA era mais facilmente compreendido para fins de plotagem e rastreamento. (Você gostaria de um pouco de leitura de fundo Confira médias móveis: o que são eles) Média móvel simples (SMA) Médias móveis simples tornou-se o método preferido para acompanhar os preços de mercado, porque eles são rápidos para calcular e fácil de entender. Os primeiros praticantes de mercado operavam sem o uso das sofisticadas métricas de gráficos em uso hoje, então eles dependiam principalmente dos preços de mercado como seus únicos guias. Eles calcularam os preços de mercado manualmente e fizeram um gráfico desses preços para indicar as tendências e a direção do mercado. Este processo foi bastante tedioso, mas mostrou-se bastante lucrativo com a confirmação de mais estudos. Para calcular uma média móvel simples de 10 dias, basta adicionar os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividir por 10. A média móvel de 20 dias é calculada adicionando os preços de fechamento em um período de 20 dias e dividida por 20 e em breve. Esta fórmula não se baseia apenas nos preços de fechamento, mas o produto é um meio de preços - um subconjunto. As médias móveis são chamadas de móveis porque o grupo de preços usado no cálculo se move de acordo com o ponto no gráfico. Isso significa que dias antigos são descartados em favor de novos dias de preço de fechamento, portanto, um novo cálculo é sempre necessário, correspondendo ao período de tempo da média empregada. Assim, uma média de 10 dias é recalculada adicionando o novo dia e descartando o 10º dia, e o nono dia é descartado no segundo dia. (Para mais informações sobre como os gráficos são usados na troca de moedas, confira nosso Passo a Passo Básico.) Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel exponencial foi refinada e mais usada desde a década de 1960, graças a experimentos anteriores com o computador. A nova EMA se concentraria mais nos preços mais recentes do que em uma longa série de pontos de dados, como a média móvel simples necessária. EMA atual ((Preço (atual) - EMA anterior)) Multiplicador X) EMA anterior. O fator mais importante é a constante de alisamento que 2 / (1N) onde N é o número de dias. Uma MME de 10 dias / (101) 18,8 Isso significa que um EMA de 10 períodos pesa o preço mais recente 18,8, um EMA 9,52 de 20 dias e um EMA 3,92 de 50 dias no dia mais recente. O EMA trabalha ponderando a diferença entre o preço dos períodos atuais e o EMA anterior e adicionando o resultado ao EMA anterior. Quanto menor o período, maior o peso aplicado ao preço mais recente. Linhas de montagem Por esses cálculos, os pontos são plotados, revelando uma linha de ajuste. As linhas de montagem acima ou abaixo do preço de mercado significam que todas as médias móveis são indicadores atrasados. e são usados principalmente para acompanhar as tendências. Eles não funcionam bem com mercados de intervalo e períodos de congestionamento porque as linhas de ajuste não indicam uma tendência devido à falta de altas ou baixas mais altas evidentes. Além disso, as linhas de encaixe tendem a permanecer constantes sem indícios de direção. Uma linha de montagem ascendente abaixo do mercado significa um longo, enquanto uma linha de ajuste de queda acima do mercado significa um curto. (Para um guia completo, leia nosso Tutorial de Média Móvel.) O propósito de empregar uma média móvel simples é identificar e medir tendências suavizando os dados usando os meios de vários grupos de preços. Uma tendência é localizada e extrapolada em uma previsão. A suposição é que os movimentos anteriores de tendência continuarão. Para a média móvel simples, uma tendência de longo prazo pode ser encontrada e seguida muito mais facilmente do que uma EMA, com razoável suposição de que a linha de ajuste será mais forte do que uma linha EMA devido ao foco mais longo nos preços médios. Um EMA é usado para capturar movimentos de tendência mais curtos, devido ao foco nos preços mais recentes. Por esse método, um EMA supostamente reduz qualquer atraso na média móvel simples, de modo que a linha de montagem irá abranger os preços mais próximos do que uma simples média móvel. O problema com a EMA é o seguinte: sua propensão a quebras de preço, especialmente durante mercados rápidos e períodos de volatilidade. A EMA funciona bem até os preços quebrarem a linha de montagem. Durante os mercados de maior volatilidade, você pode considerar o aumento da duração do termo da média móvel. Pode-se até mudar de um EMA para um SMA, uma vez que o SMA suaviza os dados muito melhor do que um EMA devido ao seu foco em meios de longo prazo. Indicadores de Acompanhamento de Tendência Como indicadores de atraso, as médias móveis servem bem como linhas de suporte e resistência. Se os preços caírem abaixo de uma linha de montagem de 10 dias em uma tendência ascendente, há boas chances de que a tendência de alta esteja diminuindo, ou pelo menos o mercado possa estar se consolidando. Se os preços quebrarem acima de uma média móvel de 10 dias em uma tendência de baixa. a tendência pode estar diminuindo ou se consolidando. Nesses casos, empregue uma média móvel de 10 e 20 dias juntos e espere a linha de 10 dias cruzar acima ou abaixo da linha de 20 dias. Isso determina a próxima direção de curto prazo para os preços. Para períodos de longo prazo, observe as médias móveis de 100 e 200 dias para a direção de longo prazo. Por exemplo, usando as médias móveis de 100 e 200 dias, se a média móvel de 100 dias cruzar abaixo da média de 200 dias, é chamada de cruz da morte. e é muito pessimista pelos preços. Uma média móvel de 100 dias que cruza acima de uma média móvel de 200 dias é chamada de cruz dourada. e é muito otimista para os preços. Não importa se um SMA ou um EMA é usado, porque ambos são indicadores de acompanhamento de tendências. É apenas no curto prazo que a SMA tem ligeiros desvios de sua contraparte, a EMA. Conclusão As médias móveis são a base da análise de gráficos e séries temporais. Médias móveis simples e as médias móveis exponenciais mais complexas ajudam a visualizar a tendência suavizando os movimentos de preços. A análise técnica é por vezes referida como uma arte e não como uma ciência, e ambas levam anos para serem dominadas. (Saiba mais em nosso Tutorial de Análise Técnica.) Uma política monetária não convencional na qual um banco central compra ativos financeiros do setor privado para reduzir os juros. A taxa de juros pela qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Uma carteira de títulos de renda fixa em que cada título possui uma data de vencimento significativamente diferente. O propósito de. A data de vencimento de vários futuros sobre índices de ações, opções de índices de ações, opções de ações e futuros de ações individuais. Todo o estoque. Um tipo de apólice de seguro em que o segurado paga uma quantia específica de despesas reembolsáveis para serviços de saúde como. Ações e políticas governamentais que restringem ou restringem o comércio internacional, muitas vezes feitas com a intenção de proteger o local. Quando computar uma média móvel, colocar a média no meio período faz sentido No exemplo anterior calculamos a média das três primeiras vezes períodos e colocá-lo ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não tão bom para períodos de tempo pares . Então onde colocaríamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairia em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos os MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se calcularmos a média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Moving Average Forecasting Introduction. Como você pode imaginar, estamos analisando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que isso seja pelo menos uma introdução válida para alguns dos problemas de computação relacionados à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos iniciando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Média móvel. Média móvel de previsões. Todos estão familiarizados com as previsões médias móveis, independentemente de acreditarem que sejam. Todos os estudantes universitários fazem isso o tempo todo. Pense nas pontuações dos seus testes em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tenha um 85 no seu primeiro teste. O que você prevê para a sua segunda pontuação no teste? O que você acha que seu professor poderia prever para a sua próxima pontuação no teste? O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação? Com toda a tagarelice que você pode fazer com seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua autopromoção para seus amigos, você superestima a si mesmo e acha que pode estudar menos para o segundo teste e então obtém um 73. Agora, quais são todos os preocupados e despreocupados? antecipar-se você vai entrar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de eles compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos: "Esse cara está sempre fumando sua inteligência. Ele vai pegar outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais compreensivos e digam: “Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez devesse figurar em um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fizesse menos Festejando e werent abanando a doninha em todo o lugar e se você começou a estudar muito mais você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambas as estimativas estão realmente se movendo previsões médias. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão de média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas que atacaram em sua grande mente o deixaram irritado e que você decidiu se dar bem no terceiro teste, por suas próprias razões, e colocar uma nota mais alta na frente de suas cotações. Você faz o teste e sua pontuação é na verdade uma 89. Todos, inclusive você, estão impressionados. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e como de costume você sente a necessidade de incitar todos a fazerem suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, esperamos que você possa ver o padrão. Qual você acredita ser o mais apito enquanto trabalhamos? Agora voltamos à nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia-irmã chamada Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiramente, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar essa fórmula de célula para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve perceber que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos anteriores, a fim de desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Incluí as previsões quotpast porque nós as usaremos na próxima página para medir a validade de previsão. Agora quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar essa fórmula de célula para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas partes mais recentes de dados históricos são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as previsões da semana passada para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsões. Algumas outras coisas que são importantes para perceber. Para uma previsão média móvel de período m, apenas os valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão de média móvel de período m, ao fazer previsões de cotpas, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Esses dois problemas serão muito significativos quando desenvolvermos nosso código. Desenvolvendo a Função Média Móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão e a matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho desejada. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Contador As Integer Dim Acumulação Único Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para Counter 1 Para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado de valores observados anteriormente mais recentes Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovendoCúmulo Médio / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria estar como segue.
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