As Médias Móveis Simples Tornam as Tendências em destaque As médias móveis (MA) são um dos indicadores técnicos mais populares e frequentemente utilizados. A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting. Você vai ouvir muitas vezes sobre três tipos de média móvel: simples. Exponencial e linear. O melhor lugar para começar é compreendendo o mais básico: 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 obter mais informações sobre médias móveis, consulte o nosso Forex Walkthrough.) Trendlines Não pode haver compreensão completa de médias móveis sem uma compreensão das tendências. Uma tendência é simplesmente um preço que continua a se mover 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 mais baixo. Uma tendência lateral. Onde o preço está se movendo lateralmente. A coisa importante a lembrar sobre as tendências é que os preços raramente se movem em linha reta. Portanto, 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 este tópico, consulte Noções básicas sobre bandas de Bollinger e Envelopes de média móvel: Refinando uma ferramenta de negociação popular.) Construção de média móvel A definição de texto de uma média móvel é um preço médio para uma segurança usando um período de tempo especificado. Vamos tomar a média móvel muito popular de 50 dias como um exemplo. Uma média móvel de 50 dias é calculada tomando os preços de fechamento dos últimos 50 dias de qualquer título e adicionando-os juntos. O resultado do cálculo da adição é então dividido pelo número de períodos, neste caso 50. Para continuar a calcular a média móvel numa base diária, substitua o número mais antigo pelo preço de fecho mais recente e faça a mesma matemática. Não importa quanto tempo ou curto de uma média móvel você está olhando para plotar, os cálculos básicos permanecem os mesmos. A alteração será no número de preços de fechamento que você usa. Assim, por exemplo, uma média móvel de 200 dias é o preço de fechamento de 200 dias somados e divididos por 200. Você verá todos os tipos de médias móveis, 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 garantia é nova ou apenas um mês de idade, você não será capaz de fazer uma média móvel de 50 dias, porque você não terá um número suficiente de pontos de dados. Além disso, é importante observar que nós escolhemos usar os preços de fechamento nos cálculos, mas as médias móveis podem ser calculadas usando preços mensais, preços semanais, preços de abertura ou mesmo preços intradiários. Figura 1: Uma média móvel simples no Google Inc. A Figura 1 é um exemplo de uma média móvel simples em um gráfico de ações da Google Inc. (Nasdaq: GOOG). A linha azul representa uma média móvel de 50 dias. No exemplo acima, você pode ver que a tendência tem se movido mais baixo desde o final de 2007. 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, 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 do preço e que o recurso mover-se-á provavelmente mais baixo. Por outro lado, uma cruz acima de uma média móvel sugere que os touros estão no controle e que o preço pode estar se preparando para fazer um movimento maior. Outras maneiras de usar as médias móveis As médias móveis são usadas por muitos comerciantes para não apenas identificar uma tendência atual, mas também como uma estratégia de entrada e saída. Uma das estratégias mais simples baseia-se na passagem 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 permitem que você veja uma tendência de longo prazo em comparação com uma média móvel de curto prazo, também é um método fácil para determinar se a tendência está ganhando força ou se está prestes a inverter. Figura 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 (50 dias, mostrada pelo Linha azul) eo outro prazo mais curto (15 dias, indicado pela linha vermelha). Este é 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 notará que a média móvel de 50 dias é mais lenta para se ajustar às mudanças de preços. Porque 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 iria assistir para a média de 15 dias para atravessar abaixo da média móvel de 50 dias como uma entrada para uma posição curta. Figura 3: A three-month O acima é um gráfico de três meses de United States Oil (AMEX: USO) com duas médias móveis simples. A linha vermelha é a média móvel mais curta de 15 dias, enquanto a linha azul representa a média móvel mais longa de 50 dias. A maioria dos comerciantes irá usar 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 essa estratégia em Trading The MACD Divergence.) O suporte é estabelecido quando um preço está tendendo para baixo. Existe um ponto em que a pressão de venda diminui e os compradores estão dispostos a intervir. Em outras palavras, um piso é estabelecido. Resistência acontece quando um preço está tendendo para cima. Lá vem um ponto em que a força de compra diminui e os vendedores pisam dentro. Isto estabeleceria um teto. Em ambos os casos, uma média móvel pode ser capaz de sinalizar um suporte precoce ou nível de resistência. 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 estiver tendendo mais baixo, muitos comerciantes verão para o estoque para saltar fora da resistência de médias moventes principais (50-dia, 100-dia, 200-dia SMAs). (Para mais informações sobre como usar suporte e resistência para identificar tendências, leia Trend-Spotting com a linha AccumulationDistribution.) Conclusão As médias móveis são ferramentas poderosas. Uma média móvel simples é fácil de calcular, o que permite que ele seja empregado com bastante rapidez e facilidade. A maior média móvel é a sua capacidade de ajudar um comerciante identificar uma tendência atual ou identificar uma possível inversão de tendência. As médias móveis também podem identificar um nível de suporte ou resistência para a segurança, ou agir como um simples sinal de entrada ou saída. Como você escolhe usar médias móveis é inteiramente até você. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio de endividamento utilizado para medir um indivíduo. No meu livro mais recente, Previsões Práticas de Séries Temporais: Um Guia Prático. Eu incluí um exemplo de usar Microsoft Excels parcela média móvel para suprimir sazonalidade mensal. Isso é feito criando um gráfico de linha da série ao longo do tempo e, em seguida, adicionar Trendline gt média móvel (veja meu post sobre suprimindo sazonalidade). O objetivo de adicionar a linha de tendência de média móvel a um gráfico de tempo é ver melhor uma tendência nos dados, suprimindo a sazonalidade. Uma média móvel com largura de janela w significa a média em cada conjunto de w valores consecutivos. Para visualizar uma série de tempo, usamos tipicamente uma média móvel centrada com w estação. Numa média móvel centrada, o valor da média móvel no instante t (MAt) é calculado centrando a janela em torno do tempo t e fazendo a média entre os valores de w dentro da janela. Por exemplo, se tivermos dados diários e suspeitarmos de um efeito dia-de-semana, podemos suprimi-lo por uma média móvel centrada com w7 e, em seguida, plotar a linha MA. Um participante observador em meu curso on-line Forecasting descobriu que Excels média móvel não produz o que wed esperar: Em vez de calcular a média sobre uma janela que é centrada em torno de um período de tempo de interesse, ele simplesmente leva a média dos últimos w meses Média móvel). Enquanto as médias móveis em movimento são úteis para a previsão, elas são inferiores para visualização, especialmente quando a série tem uma tendência. A razão é que a média móvel à direita fica para trás. Olhe para a figura abaixo, e você pode ver a diferença entre Excels trailing média móvel (preto) e uma média móvel centrada (vermelho). O fato de que o Excel produz uma média móvel à direita no menu Tendência é bastante perturbador e enganoso. Ainda mais preocupante é a documentação. Que descreve incorretamente o MA de arrasto que é produzido: Se Período é definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, e assim por diante. Para obter mais informações sobre médias móveis, consulte aqui: Escolhendo a melhor linha de tendência para seus dados Quando você deseja adicionar uma linha de tendência a um gráfico no Microsoft Graph, você pode escolher qualquer um dos seis diferentes tipos de regressão de tendência. O tipo de dados que você tem determina o tipo de linha de tendência que você deve usar. Confiabilidade da linha de tendência Uma linha de tendência é mais confiável quando seu valor R-quadrado está em ou próximo de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência para seus dados, o Graph calcula automaticamente seu valor R-quadrado. Se desejar, você pode exibir esse valor em seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta com melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelha a uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência linear mostra claramente que as vendas de geladeiras aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-quadrado é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva melhor ajustada que é mais útil quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e / ou positivos. O exemplo a seguir usa uma linha de tendência logarítmica para ilustrar o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.9407, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Uma linha de tendência polinomial é uma linha curva que é usada quando os dados flutuam. É útil, por exemplo, para analisar ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinomial Order 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-quadrado é 0.9474, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência de energia é uma linha curva que é melhor usada com conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica, por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, os dados de aceleração são mostrados traçando a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curva que é mais útil quando os valores de dados sobem ou caem a taxas cada vez mais altas. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, uma linha de tendência exponencial é usada para ilustrar a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 1, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente os dados. Uma linha de tendência média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma linha de tendência de média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha de tendência. Se Period for definido como 2, por exemplo, então a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, e assim por diante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. Adicione uma linha de tendência ou de média móvel a um gráfico Aplica-se a: Excel 2017 Word 2017 PowerPoint 2017 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3D, de torta, de superfície ou de rosquinha. Adicionar uma linha de tendência No gráfico, clique na série de dados à qual pretende adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Marque a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E clique em Exponencial. Previsão Linear. Ou média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Formato da linha de tendência em Opções da linha de tendência. Se você selecionar Polynomial. Digite a potência mais alta para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Média Móvel. Digite o número de períodos a serem usados para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é igual ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o seu valor R-quadrado. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando a caixa Mostrar o valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato da linha de tendência, Opções da linha de tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta com o melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parecer com uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados para uma linha: onde m é a inclinação eb é a interceptação. A seguinte linha de tendência linear mostra que as vendas de geladeiras têm aumentado consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor R-squared (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos dados reais) é 0.9792, que é um bom ajuste da linha aos dados. Mostrando uma linha curva melhor ajustada, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra predito crescimento populacional de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Essa linha de tendência é útil quando os dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Tipicamente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0,979, que é próximo a 1, portanto, as linhas um bom ajuste para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medição de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A linha de tendência exponencial seguinte mostra a quantidade decrescente de carbono 14 num objecto à medida que envelhece. Note que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Moving Average trendline Esta linha de tendência evens out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se Período é definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, etc. Uma linha de tendência de média móvel usa esta equação: O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos na série, Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
Comments
Post a Comment