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Média Móvel Em Média Ponderada


Médias móveis ponderadas: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no prazo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever corretamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a Média de Movimento Exponencialmente Pesada). Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados do preço passado, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores com peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média em Movimento Suavizado Exponencialmente O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse suficientes dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: Refinando uma ferramenta de comércio popular e Bounce médio móvel). OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizados para nossos visitantes. Os cookies não podem ser usados ​​para identificá-lo pessoalmente. Ao visitar o nosso site, você aceita o uso de cookies da OANDA8217 de acordo com nossa Política de Privacidade. Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, visite aboutcookies. org. A restrição de cookies impedirá que você se beneficie de algumas das funcionalidades do nosso site. Baixe o nosso Mobile Apps Select conta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lição 1: médias móveis Tipos de Médias Móveis Existem vários tipos de médias móveis disponíveis para atender Diferentes necessidades de análise de mercado. Os mais utilizados pelos comerciantes incluem o seguinte: Média móvel simples Média móvel calculada Média móvel exponencial Média móvel simples (SMA) Uma média móvel simples é o tipo mais básico de média móvel. É calculado tomando uma série de preços (ou períodos de relatório), adicionando esses preços juntos e dividindo o total pelo número de pontos de dados. Esta fórmula determina a média dos preços e é calculada de forma a ajustar (ou mover) em resposta aos dados mais recentes utilizados para calcular a média. Por exemplo, se você incluir apenas as 15 taxas de câmbio mais recentes no cálculo médio, a taxa mais antiga é automaticamente descartada cada vez que um novo preço se torna disponível. Com efeito, a média move-se à medida que cada novo preço é incluído no cálculo e garante que a média baseie-se apenas nos últimos 15 preços. Com um pequeno teste e erro, você pode determinar uma média móvel que se encaixa na sua estratégia comercial. Um bom ponto de partida é uma média móvel simples com base nos últimos 20 preços. Média móvel ponderada (WMA) Uma média móvel ponderada é calculada da mesma forma que uma média móvel simples, mas usa valores que são ponderados linearmente para garantir que as taxas mais recentes tenham um impacto maior na média. Isso significa que a taxa mais antiga incluída no cálculo recebe uma ponderação de 1 o próximo valor mais antigo recebe uma ponderação de 2 e o próximo valor mais antigo recebe uma ponderação de 3, até a taxa mais recente. Alguns comerciantes acham esse método mais relevante para a determinação de tendências, especialmente em um mercado em rápido movimento. A desvantagem para usar uma média móvel ponderada é que a linha média resultante pode ser mais rápida do que uma média móvel simples. Isso poderia tornar mais difícil discernir uma tendência de mercado devido a uma flutuação. Por esse motivo, alguns comerciantes preferem colocar uma média móvel simples e uma média móvel ponderada no mesmo gráfico de preços. Gráfico de preços do castiçal com média móvel simples e média móvel média ponderada média móvel (EMA) Uma média móvel exponencial é semelhante a uma média móvel simples, mas enquanto uma média móvel simples remove os preços mais antigos à medida que novos preços se tornam disponíveis, calcula uma média móvel exponencial A média de todos os intervalos históricos, começando no ponto que você especifica. Por exemplo, quando você adiciona uma nova sobreposição média exponencial a um gráfico de preços, você atribui o número de períodos de relatório a incluir no cálculo. Vamos assumir que você especificou para os últimos 10 preços a serem incluídos. Este primeiro cálculo será exatamente o mesmo que uma média móvel simples também com base em 10 períodos de relatório, mas quando o próximo preço estiver disponível, o novo cálculo manterá os 10 preços originais, mais o novo preço, para chegar à média. Isso significa que agora existem 11 períodos de relatório no cálculo exponencial da média móvel, enquanto a média móvel simples sempre será baseada em apenas as 10 taxas mais recentes. Decidir sobre qual média móvel para usar Para determinar qual média móvel é melhor para você, você deve primeiro entender suas necessidades. Se o seu principal objetivo é reduzir o ruído de preços consistentemente flutuantes, a fim de determinar uma direção geral do mercado, então uma média móvel simples das últimas 20 taxas pode fornecer o nível de detalhes que você precisa. Se você quiser que sua média móvel faça mais ênfase nas taxas mais recentes, uma média ponderada é mais apropriada. Tenha em mente, no entanto, que, porque as médias móveis ponderadas são mais afetadas pelos preços mais recentes, a forma da linha média pode ser distorcida, potencialmente resultando na geração de sinais falsos. Ao trabalhar com médias móveis ponderadas, você deve estar preparado para um maior grau de volatilidade. Média Variável Simples Média Variável Ponderada 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. A família de marcas OANDA, fxTrade e OANDAs fx são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são propriedade de seus respectivos proprietários. A negociação com alavancagem em contratos de moeda estrangeira ou outros produtos off-exchange na margem traz um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos. Recomendamos que você considere cuidadosamente se o comércio é apropriado para você à luz de suas circunstâncias pessoais. Você pode perder mais do que você investir. As informações sobre este site são de natureza geral. Recomendamos que você procure conselhos financeiros independentes e assegure-se de compreender plenamente os riscos envolvidos antes da negociação. Negociar através de uma plataforma online traz riscos adicionais. Consulte aqui nossa seção legal. As apostas de propagação financeira estão disponíveis apenas para os clientes da OANDA Europe Ltd que residem no Reino Unido ou na República da Irlanda. CFDs, capacidades de cobertura MT4 e rácios de alavancagem superiores a 50: 1 não estão disponíveis para residentes dos EUA. A informação neste site não é dirigida a residentes em países onde sua distribuição ou uso por qualquer pessoa seria contrária à legislação ou regulamentação local. A OANDA Corporation é uma negociante de câmbio mercantil e varejista registrada da Comissão de Futuros com a Commodity Futures Trading Commission e é membro da National Futures Association. Não: 0325821. Por favor, consulte a NFA FOREX INVESTOR ALERT, onde apropriado. OANDA (Canadá) Corporation As contas ULC estão disponíveis para qualquer pessoa com uma conta bancária canadense. OANDA (Canadá) Corporation A ULC é regulada pela Organização Reguladora do Indústria do Investimento do Canadá (OCRCVM), que inclui o banco de dados do conselheiro on-line da IIROCs (Relatório do conselheiro da IIROC) e as contas dos clientes são protegidas pelo Fundo Canadense de Proteção ao Investidor dentro dos limites especificados. Uma brochura que descreve a natureza e os limites da cobertura está disponível mediante solicitação ou em cipf. ca. A OANDA Europe Limited é uma empresa registrada na Inglaterra número 7110087, e tem sua sede no Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. É autorizado e regulado pela Autoridade de Conduta Financeira160. Não: 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co. Reg. No 200704926K) possui uma Licença de Serviços de Mercados de Capitais emitida pela Autoridade Monetária de Singapura e também é licenciada pela International Enterprise Singapore. A OANDA Australia Pty Ltd 160 é regulada pela Comissão de Valores Mobiliários e Investimentos da ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL nº 412981) e é o emissor dos produtos e / ou serviços neste site. É importante para você considerar o atual Guia de Serviços Financeiros (FSG). Declaração de divulgação do produto (PDS). Termos de conta e outros documentos OANDA relevantes antes de tomar decisões de investimento financeiro. Estes documentos podem ser encontrados aqui. OANDA Japan Co. Ltd. Primeiro Diretor de Negócios Financeiros de Tipo I do Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) Nº 2137 do Instituto de Futuros Financeiros número 1571. Negociação FX e CFDs na margem é de alto risco e não é adequado para todos. As perdas podem exceder o investimento.6.2 Médias móveis ma 40 elecsales, ordem 5 41 Na segunda coluna desta tabela, uma média móvel da ordem 5 é mostrada, fornecendo uma estimativa do ciclo da tendência. O primeiro valor nesta coluna é a média das cinco primeiras observações (1989-1993), o segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante. Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações no período de cinco anos centrado no ano correspondente. Não há valores nos dois primeiros anos ou nos últimos dois anos porque não temos duas observações em ambos os lados. Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de chapéu com k2. Para ver o que a estimativa do ciclo de tendência se parece, traçamo-lo juntamente com os dados originais na Figura 6.7. Planilha 40 elesales, quot principal de vendas de eletricidade residencial, ylab quotGWhot. Xlab quotYearquot 41 linhas 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quotredquot 41 Observe como a tendência (em vermelho) é mais suave do que os dados originais e captura o movimento principal das séries temporais sem todas as pequenas flutuações. O método de média móvel não permite estimativas de T onde t é próximo das extremidades da série, portanto, a linha vermelha não se estende para as bordas do gráfico de cada lado. Mais tarde, usaremos métodos mais sofisticados de estimativa do ciclo de tendência que permitem estimativas próximas aos pontos finais. A ordem da média móvel determina a suavidade da estimativa do ciclo de tendência. Em geral, uma ordem maior significa uma curva mais suave. O gráfico a seguir mostra o efeito de alterar a ordem da média móvel para os dados residenciais de vendas de eletricidade. As médias móveis simples, como estas, geralmente são de ordem ímpar (por exemplo, 3, 5, 7, etc.). É assim que são simétricas: em uma média móvel da ordem m2k1, há k observações anteriores, k observações posteriores e a observação do meio Que estão em média. Mas se eu estivesse em ponto, não seria mais simétrico. Médias móveis das médias móveis É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel. Um dos motivos para isso é fazer uma média móvel de ordem par simétrica. Por exemplo, podemos levar uma média móvel da ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel da ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6.2, isso foi feito para os primeiros anos dos dados de produção australiana de cerveja trimestral. Beer2 lt - window 40 ausbeer, começar 1992 41 ma4 lt-ma 40 beer2, order 4. center FALSE 41 ma2x4 lt-ma 40 beer2, order 4. center TRUE 41 A notação 2times4-MA na última coluna significa 4-MA Seguido por um 2-MA. Os valores na última coluna são obtidos tomando uma média móvel da ordem 2 dos valores na coluna anterior. Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451.2 (443410420532) 4 e 448.8 (410420532433) 4. O primeiro valor na coluna 2times4-MA é a média desses dois: 450.0 (451.2448.8) 2. Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem par (como 4), ela é chamada de média móvel centrada da ordem 4. Isso ocorre porque os resultados agora são simétricos. Para ver que este é o caso, podemos escrever o 2times4-MA da seguinte forma: comece o amplificador de amplificação. Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Grande amplificação fractura fractura fratura e fractura fratura. Fim É agora uma média ponderada de observações, mas sim simétrico. Outras combinações de médias móveis também são possíveis. Por exemplo, um 3x3-MA é freqüentemente usado e consiste em uma média móvel da ordem 3 seguida de outra média móvel da ordem 3. Em geral, uma ordem final MA deve ser seguida por uma ordem final MA para torná-la simétrica. Da mesma forma, uma ordem ímpar MA deve ser seguida por uma ordem ímpar MA. Estimando o ciclo de tendência com dados sazonais O uso mais comum de médias móveis centradas é estimar o ciclo de tendência a partir de dados sazonais. Considere o 2x4-MA: fractura de fractura fratura e fractura fratura. Quando aplicado a dados trimestrais, cada trimestre do ano recebe peso igual à medida que o primeiro e o último termos se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Conseqüentemente, a variação sazonal será promediada e os valores resultantes do chapéu t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Um efeito semelhante seria obtido usando um 2x 8-MA ou um 2x 12-MA. Em geral, 2 vezes m-MA é equivalente a uma média móvel ponderada da ordem m1 com todas as observações tomando peso 1m, exceto para os primeiros e últimos termos que tomam pesos 1 (2m). Então, se o período sazonal é igual e de ordem m, use um 2-m-MA para estimar o ciclo da tendência. Se o período sazonal for estranho e de ordem m, use um m-MA para estimar o ciclo de tendências. Em particular, um 2x 12-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência dos dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência dos dados diários. Outras opções para a ordem do MA geralmente resultarão em estimativas do ciclo de tendência sendo contaminadas pela sazonalidade nos dados. Exemplo 6.2 Fabricação de equipamentos elétricos A Figura 6.9 mostra um 2x12-MA aplicado ao índice de pedidos de equipamentos elétricos. Observe que a linha suave mostra nenhuma sazonalidade é quase o mesmo que o ciclo de tendência mostrado na Figura 6.2, que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que as médias móveis. Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel (exceto 24, 36, etc.) teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. Lote 40 elecequip, ylab quotNúmero de índice de ordens. Quotgrayquot col, quot principal. Produção de equipamentos elétricos (área do euro) 41 linhas 40 ma 40 elecequip, ordem 12 41. col quotredquot 41 Médias móveis ponderadas As combinações de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas. Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é equivalente a 5-MA ponderado com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, um m-MA ponderado pode ser escrito como hat t sum k aj y, onde k (m-1) 2 e os pesos são dados por a, pontos, ak. É importante que todos os pesos somem para um e que sejam simétricos para que aj a. O m-MA simples é um caso especial em que todos os pesos são iguais a 1m. Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas é que eles produzem uma estimativa mais suave do ciclo da tendência. Em vez das observações que entram e saem do cálculo em peso total, seus pesos aumentam lentamente e depois diminuem lentamente resultando em uma curva mais suave. Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados. Alguns destes são apresentados na Tabela 6.3.

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