Média Em Movimento De 9 Períodos

Médias móveis Uma média móvel é um dos indicadores de análise técnica mais flexíveis e mais comumente usados. É altamente popular entre os comerciantes, principalmente devido à sua simplicidade. Ele funciona melhor em um ambiente de tendências. Introdução Nas estatísticas, uma média móvel é simplesmente uma média de um determinado conjunto de dados. No caso de análise técnica, esses dados são na maioria dos casos representados pelos preços de fechamento dos estoques para os dias específicos. No entanto, alguns comerciantes também usam médias separadas para mínimos e máximos diários ou mesmo uma média de valores de ponto médio (que eles calculam ao resumir diariamente o mínimo e o máximo e dividindo por ele dois). No entanto, você pode construir uma média móvel também em um período de tempo mais curto, por exemplo, usando dados diários ou de minutos. Por exemplo, se você quiser fazer uma média móvel de 10 dias, basta adicionar todos os preços de fechamento durante os últimos 10 dias e dividi-lo por 10 (neste caso, é uma média móvel simples). No dia seguinte, fazemos o mesmo, exceto que voltemos os preços nos últimos 10 dias, o que significa que o preço que foi o último em nosso cálculo para o dia anterior não está mais incluído na média de hoje - é substituído por ontem preço. A mudança de dados dessa maneira com cada novo dia de negociação, daí o termo média móvel. O propósito e uso das médias móveis na análise técnica A média móvel é um indicador de tendência. O objetivo é detectar o início de uma tendência, seguir seu progresso, bem como relatar sua reversão se ocorrer. Ao contrário do gráfico, as médias móveis não prevêem o início ou o fim de uma tendência. Eles só confirmam isso, mas apenas algum tempo após a reversão real ocorrer. Isso decorre de sua própria construção, pois esses indicadores são baseados exclusivamente em dados históricos. Os dias menos que uma média móvel contém, mais cedo pode detectar uma inversão de tendências. É devido à quantidade de dados históricos, que influenciam fortemente a média. Uma média móvel de 20 dias gera o sinal de uma reversão de tendência mais cedo do que a média de 50 dias. No entanto, também é verdade que quanto menos dias usamos na computação de médias móveis, mais sinais falsos recebemos. Assim, a maioria dos comerciantes usa uma combinação de várias médias móveis, que devem produzir um sinal ao mesmo tempo, antes que um comerciante abra sua posição no mercado. No entanto, uma média móvel atrasada atrás da tendência não pode ser completamente eliminada. Sinais de negociação Qualquer tipo de média móvel pode ser usado para gerar sinais de compra ou venda e esse processo é muito simples. O software de gráficos traça a média móvel como uma linha diretamente no gráfico de preços. Os sinais são gerados em locais onde os preços cruzam essas linhas. Quando o preço cruza acima da linha média móvel, isso implica o início de uma nova tendência ascendente e, portanto, significa um sinal de compra. Por outro lado, se o preço cruza sob a linha média móvel e o mercado também encerra nesta área, ele sinaliza o início de uma tendência descendente e, portanto, constitui um sinal de venda. Usando médias múltiplas Também podemos optar por usar movimentos múltiplos Médias simultâneas, para eliminar o ruído dos preços e especialmente os sinais falsos (whipsaws), que o uso de uma única média móvel gera. Ao usar múltiplas médias, um sinal de compra ocorre quando a menor das médias cruza acima da média mais longa, e. A média média de 50 dias ultrapassa a média de 200 dias. Por outro lado, um sinal de venda neste caso é gerado quando a média de 50 dias cruza sob a média de 200. Da mesma forma, também podemos usar uma combinação de três médias, e. Uma média de 5 dias, 10 dias e 20 dias. Neste caso, uma tendência ascendente é indicada se a linha média de 5 dias estiver acima da média móvel de 10 dias, enquanto a média de 10 dias ainda está acima da média de 20 dias. Qualquer cruzamento de médias móveis que leva a essa situação é considerado um sinal de compra. Por outro lado, a tendência descendente é indicada pela situação quando a linha média de 5 dias é menor que a média de 10 dias, enquanto a média de 10 dias é menor do que a média de 20 dias. Usando três médias móveis simultaneamente, limita a quantidade de falso Sinais gerados pelo sistema, mas também limita o potencial de lucro, pois esse sistema gera um sinal de negociação somente após a tendência estar firmemente estabelecida no mercado. O sinal de entrada pode ser gerado apenas um curto período de tempo antes da inversão das tendências. Os intervalos de tempo utilizados pelos comerciantes para calcular as médias móveis são bastante diferentes. Por exemplo, os números Fibonacci são muito populares, como o uso de médias de 5 dias, 21 dias e 89 dias. No mercado de futuros, a combinação de 4-, 9 e 18 dias também é muito popular. Prós e contras A razão pela qual as médias móveis foram tão populares é que elas refletem várias regras básicas de negociação. O uso de médias móveis ajuda você a cortar suas perdas enquanto deixa seus lucros funcionarem. Ao usar médias móveis para gerar sinais de negociação, você sempre troca na direção da tendência do mercado, não contra ela. Além disso, em oposição à análise de padrões de gráfico ou outras técnicas altamente subjetivas, as médias móveis podem ser usadas para gerar sinais de negociação de acordo com regras claras - eliminando assim a subjetividade das decisões comerciais, o que pode ajudar a psique dos comerciantes. No entanto, uma grande desvantagem das médias móveis é que elas funcionam bem apenas quando o mercado está a tendência. Por isso, em períodos de mercados agitados quando os preços flutuam em uma faixa de preço particular, eles não funcionam de forma alguma. Esse período pode facilmente durar mais de um terço do tempo, portanto, confiar em médias móveis sozinho é muito arriscado. Alguns comerciantes, por isso, recomendam combinar médias móveis com um indicador que mede a força de uma tendência, como ADX ou usar médias móveis apenas como um indicador de confirmação para seu sistema comercial. Tipos de médias móveis Os tipos de médias móveis mais utilizados são a média móvel simples (SMA) e a média móvel ponderada exponencialmente (EMA, EWMA). Este tipo de média móvel também é conhecido como média aritmética e representa o tipo de média móvel mais comum e mais comum. Calculamos isso resumindo todos os preços de fechamento de um determinado período, que posteriormente dividimos pelo número de dias no período. No entanto, dois problemas estão associados a este tipo de média: leva em conta apenas os dados incluídos no período selecionado (por exemplo, uma média móvel simples de 10 dias leva em consideração apenas os dados dos últimos 10 dias e simplesmente ignora todos os outros dados Antes deste período). Também é muitas vezes criticado pela alocação de pesos iguais a todos os dados no conjunto de dados (ou seja, em uma média móvel de 10 dias, um preço de 10 dias atrás tem o mesmo peso que o preço de ontem - 10). Muitos comerciantes argumentam que os dados dos últimos dias deveriam ter mais peso do que os dados mais antigos - o que resultaria na redução do atraso das médias na tendência. Esse tipo de média móvel resolve ambos os problemas associados a médias móveis simples. Em primeiro lugar, aloca mais peso em sua computação para dados recentes. Também reflete, em certa medida, todos os dados históricos para o instrumento específico. Esse tipo de média é denominado de acordo com o fato de que os pesos dos dados para o passado diminuem exponencialmente. A inclinação desta diminuição pode ser ajustada às necessidades do comerciante. Média Mínima Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Introdução de Previsão média média. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para 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 assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, está impressionado. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até 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 notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu 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 esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria gostar do seguinte.