Diminuição De Fator Média Móvel

8.2 Média móvel exponencial Uma média móvel exponencial N-dia (EMA) é uma média ponderada de todayrsquos close e do valor EMA anterior. O peso para todayrsquos fechar é um fator de alisamento alfa, onde alfa2 (N1). A fórmula também pode ser escrita da seguinte forma, mostrando como a média se move para todayrsquos fechar por uma fração alfa da distância da EMA antiga para o novo fechar. Expansão out dá uma série de poder com sucessivamente peso decrescente para cada dayrsquos preço. Escrevendo f1-alfa e com p1 todayrsquos preço de fechamento, p2 yesterdayrsquos, etc, então Esta é uma soma infinita, mas f é menor que 1 assim cada peso sucessivo fk é menor e menor, logo se tornando insignificante. Os dias N mais recentes representam cerca de 86,5 do total. O gráfico a seguir mostra como os pesos diminuem para N10. Como os preços recentes têm uma ponderação mais alta que os preços passados, a EMA responde mais rapidamente e controla os preços recentes mais de perto do que uma média móvel simples (veja Média Móvel Simples). 8.2.1 J. Welles Wilder Ao trabalhar com períodos de N dias, deve-se notar que J. Welles Wilder usa um cálculo diferente do fator de diminuição para EMAs. Por exemplo, para um EMA de 14 dias, ele escreve. Isto é o mesmo que a fórmula acima, apenas um f f diferente. Quando Wilder dá ldquoWrdquo dias, o equivalente ldquoNrdquo acima é 2W-1. Assim dizer 14 torna-se 27. Isso também é às vezes chamado de ldquomodified mover averagerdquo. Nos indicadores desenhados por Wilder, Chart usa seu cálculo, de modo que, por exemplo, um RSI de 14 dias é inserido em 14. Isso se aplica a ATR, DMI (e ADX) e RSI (veja Faixa Média Real, Índice de Movimento Direcional e Relativo Índice de Força). Kevin Ryde Chart é um software livre que você pode redistribuí-lo e / ou modificá-lo sob os termos da Licença Pública Geral GNU publicada pela Free Software Foundation ou versão 3, ou (À sua escolha) qualquer versão posterior. Médias de Múltiplos: Fatores a Considerar Dados Usados ​​no Cálculo13 A maioria das médias móveis toma os preços de fechamento de um determinado ativo e os incorpora ao cálculo. Pensamos que seria importante notar que isso nem sempre precisa ser o caso. É possível calcular uma média móvel usando o aberto, fechar, alto, baixo ou mesmo a mediana. Mesmo que haja pouca diferença entre esses cálculos quando plotados em um gráfico, a pequena diferença ainda poderia afetar sua análise. 13 Encontrar um período de tempo adequado13 Uma vez que a maioria das agências representam a média de todos os preços diários aplicáveis, deve-se notar que o prazo nem sempre é necessário em dias. As médias moventes podem igualmente ser calculadas usando minutos, horas, semanas, meses, quartos, anos etc. Por que um comerciante do dia se importaria sobre como uma média movente de 50 dias afetará o preço sobre as semanas upcoming Por outro lado, um comerciante do dia Gostaria de prestar atenção a uma média de 50 minutos para ter uma idéia do custo relativo da segurança em relação à última hora. Alguns comerciantes podem até mesmo usar o preço médio nos últimos três minutos para avaliar uma captação em momentum de curto prazo.13 Nenhuma média é infalível Como você sabe, nada nos mercados financeiros é certo - certamente não quando se trata de usar indicadores técnicos . Se um estoque rebotasse fora do apoio de uma média principal cada vez que veio perto, nós todos seríamos ricos. Uma das desvantagens principais de usar médias móveis é que são relativamente inúteis quando um recurso está tendendo para o lado, comparado aos tempos em que uma tendência forte está atual. Como você pode ver na Figura 1, o preço de um ativo pode passar por uma média móvel muitas vezes quando a tendência está se movendo de lado, tornando difícil decidir como negociar. Este gráfico é um bom exemplo de como as características de suporte e resistência das médias móveis nem sempre estão presentes.13 A capacidade de resposta ao preço Ação13 Os comerciantes que usam médias móveis em sua negociação admitirão rapidamente que há uma batalha entre tentar fazer uma média móvel responsiva A mudanças na tendência, embora não permitindo que ele seja tão sensível que faz com que um comerciante prematuramente entrar ou sair de uma posição. As médias móveis de curto prazo podem ser úteis na identificação de tendências de mudança antes de um grande movimento ocorrer, mas a desvantagem é que esta técnica também pode levar a ser whipsawed dentro e fora de uma posição, porque essas médias respondem muito rapidamente à mudança de preços. Como a qualidade dos sinais de transação pode variar drasticamente dependendo dos períodos de tempo usados ​​no cálculo, é altamente recomendável olhar para outros indicadores técnicos para confirmação de qualquer movimento predito por uma média móvel. 13 Como as médias móveis são um indicador retardado, os sinais de transação sempre ocorrerão depois que o preço tiver se movido o suficiente em uma direção para fazer com que a média móvel responda. (Para obter mais informações sobre vários indicadores, consulte Introdução à Análise Técnica. Esta característica atrasada pode muitas vezes trabalhar contra um comerciante e fazer com que ele ou ela para entrar em uma posição no momento menos oportuno. Por exemplo, a única maneira de uma média móvel de curto prazo cruzar acima de uma média móvel de longo prazo é para o preço ter movido recentemente mais alto - muitos comerciantes usarão este crossover de alta como um sinal de compra. Um grande problema que muitas vezes surge é que o preço pode já ter experimentado um grande aumento antes do sinal de transação é apresentado. Como você pode ver na Figura 2, a grande diferença de preços cria um sinal de compra no final de agosto, mas este sinal é muito tarde Porque o preço já subiu mais de 25 nos últimos 12 dias e está se esgotando. Neste caso, o aspecto atrasado de uma média móvel seria trabalhar contra o comerciante e provavelmente resultar em um comércio perdedor. Confira a próxima seção deste tutorial para aprender sobre estratégias de negociação envolvendo médias móveis. 13 Figura 2 13 13A média móvel é o preço médio de um contrato durante o período n anterior encerra. Por exemplo, uma média móvel de 9 períodos é a média dos preços de fechamento dos últimos 9 períodos, incluindo o período atual. Para dados intra-dia o preço atual é usado em lugar do preço de fechamento. A média móvel é utilizada para observar as variações de preços. O efeito da média móvel é suavizar o movimento de preços de modo que a tendência a mais longo prazo se torne menos volátil e, portanto, mais óbvia. Quando o preço sobe acima da média móvel, indica que os investors estão se tornando bullish na mercadoria. Quando os preços caem abaixo, indica uma mercadoria de baixa. Além disso, quando uma média móvel passa por baixo de uma média móvel de longo prazo, o estudo indica uma descida no mercado. Quando uma média móvel de curto prazo cruza acima de uma média móvel de longo prazo, isso indica um aumento no mercado. Quanto mais longo for o período da média móvel, mais suave será o movimento do preço. Médias móveis mais longas são usadas para isolar tendências de longo prazo. Existem muitas variações da média móvel disponíveis, como a média móvel dos preços altos e os preços baixos representados em um canal chamado de média móvel HighLow canal. Este também é conhecido como o canal highlow Jake Bernstiens. Há também o canal percentual de média móvel. O primeiro argumento (X) é a média móvel de x dias do preço de fechamento eo segundo argumento (Y) é usado como (Y10,000Price) traçado como um canal ao redor sobre e abaixo do resultado da média móvel de x dias. A Média Móvel Exponencial atribui um peso aos dados de preço à medida que a média é calculada. Quanto mais recente o preço, mais pesado é o peso. Os dados de preço mais antigo na média móvel exponencial nunca são removidos do cálculo, mas sua ponderação é diminuída quanto mais adiante se obtém nos cálculos. Como exemplo, os cálculos para uma média móvel exponencial de 10 períodos são os seguintes. Em primeiro lugar, voltar ao início da negociação ou voltar 1 ano ou qualquer coisa consistente. Quanto mais longo for o período, mais preciso será o resultado. Adicione os preços de fechamento para os primeiros 10 períodos e divida por 10. Este é o resultado para o 10º período (não há resultados para períodos de 1 a 9). Em seguida, tomar 910 do resultado do período 10, mais 110 do período 11 fechar. Este é o resultado do 11º dia, etc., etc. Barchart usa as fórmulas exponenciais clássicas de suavização descritas por H. Wells Wilder em seu livro New Concepts in Technical Analysis. Isso define o fator de suavização como 1 dias ou 13 para um estudo de média móvel exponencial de 3 dias. O resultado do estudo será então 23 do valor antigo mais 13 do novo. Outros desenvolveram suas próprias fórmulas, sendo a mais notável a Trade Station. Na Trade Station e em algumas outras fórmulas parecidas, o fator de alisamento é definido como 2 (dias1), que para o estudo de 3 dias produz 24 ou 12. Isto dá um resultado de 12 dos antigos mais 12 dos novos. 12 suavização dará resultados mais rápidos do que 13 suavização. Você pode obter um resultado equivalente se você usou um fator de suavização de 2 dias nos cálculos do barchart. Alternativamente, se você deseja uma suavização em um site usando a lógica da Trade Station, tente um fator de 5 dias, 2 (51) 26 13. A Média Móvel Deslocada é uma média móvel simples deslocada movendo os períodos x médios para Direita, onde x é o segundo argumento. O primeiro argumento é usado para calcular a média móvel simples do preço, eo segundo argumento determina o número de deslocamentos para a direita, mudando assim a média móvel x períodos para a direita. A Média Móvel Exponencial é a mesma, exceto que ela usa a média móvel exponencial no cálculo. O Offset MidPoint Average é uma média móvel simples calculada a partir da média das altas e baixas do período, compensada pela movimentação da média x períodos para a direita, onde x é o segundo argumento. Forecasting por Smoothing Techniques Este site é uma parte de O JavaScript E-laboratórios objetos de aprendizagem para a tomada de decisão. Outros JavaScript nesta série são classificados em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no tempo. Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são suavização. Estas técnicas, quando devidamente aplicadas, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Insira a série de tempo em ordem de linha em seqüência, começando pelo canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s) e, em seguida, clique no botão Calcular para obter uma previsão de um período antecipado. As caixas em branco não são incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados use a tecla Tab não seta ou digite chaves. Características de séries temporais, que podem ser reveladas ao examinar seu gráfico. Com os valores previstos, eo comportamento residual, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: As médias móveis classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados ​​para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar a série de tempo mais suave ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos na série de tempo. Suavização Exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma Série de Tempo suavizada. Enquanto nas Médias Móveis as observações passadas são ponderadas igualmente, a Suavização Exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação avança. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Double Exponential Smoothing é melhor para lidar com as tendências. Triple Exponential Smoothing é melhor no manuseio de tendências de parabola. Uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de alisamento igual a 0,04878. Suavização Linear Exponencial de Holts: Suponha que a série de tempo não é sazonal, mas exibe tendência. Holts método estima tanto o nível atual ea tendência atual. Observe que a média móvel simples é caso especial da suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0,40 é freqüentemente efetivo. No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaço de parâmetro, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então o melhor alfa tem o menor erro médio absoluto (erro MA). Como comparar vários métodos de alisamento: Embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais abrangente é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar a sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário plotar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo gráfico os valores originais de uma variável de série temporal e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões Passadas por Técnicas de Suavização JavaScript para obter os valores de previsão anteriores com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ótimos, ou até perto de ótimos, por tentativa e erros para os parâmetros. A suavização exponencial única enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nível para a última observação e é baseada na condição de que não há tendência. A regressão linear, que se ajusta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa a faixa de longo alcance, que está condicionada à tendência básica. Holts linear suavização exponencial captura informações sobre tendência recente. Os parâmetros no modelo de Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande, e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a tendência de direção recente é suportada pelo causal alguns fatores. Previsão de Curto Prazo: Observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo adiante. Para obter uma previsão de duas etapas. Basta adicionar o valor previsto ao final dos dados de séries temporais e, em seguida, clicar no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias.