Teoria Da Média Móvel Exponencial

Média de Movimento Exponencial A Média de Movimento Exponencial A Média de Movimento Exponencial difere de uma Média de Movimento Simples, tanto pelo método de cálculo quanto pela forma como os preços são ponderados. A média móvel exponencial (encurtada para as EMA iniciais) é efetivamente uma média móvel ponderada. Com a EMA, a ponderação é tal que os preços dos dias recentes recebem mais peso do que os preços mais antigos. A teoria por trás disso é que os preços mais recentes são considerados mais importantes do que os preços mais antigos, particularmente porque uma média simples de longo prazo (por exemplo, 200 dias) coloca igual peso em dados de preços com mais de 6 meses de idade e poderia ser pensado De um pouco fora de data. O Cálculo da EMA é um pouco mais complexo do que a Média de Movimento Simples, mas tem a vantagem de que um grande registro de dados que cobre todos e cada um dos preços de fechamento nos últimos 200 dias (ou quantos dias estão sendo considerados) não precisa ser mantido . Tudo o que você precisa é o EMA para o dia anterior e o preço de fechamento de hoje para calcular a nova Média de Movimento Exponencial. Calculando o Exponente Inicialmente, para o EMA, um expoente precisa ser calculado. Para começar, pegue o número de dias EMA que você deseja calcular e adicione um ao número de dias que você está considerando (por exemplo, para uma média móvel de 200 dias, adicione um para obter 201 como parte do cálculo). Bem, chame este Days1. Então, para obter o Exponente, basta pegar o número 2 e dividi-lo por Days1. Por exemplo, o Exponente para uma média móvel de 200 dias seria: 2 201. O que equivale a 0,01 Cálculo Completo se a Média de Movimento Exponencial Uma vez que obtivemos o expoente, tudo o que precisamos agora são mais dois bits de informação que nos permitem realizar o cálculo completo . O primeiro é a média móvel exponente. Bem, suponha que já sabemos isso, pois teríamos calculado isso ontem. No entanto, se você já está ciente de ontem EMA, você pode começar calculando a média móvel simples para ontem e usando isso no lugar da EMA para o primeiro cálculo (ou seja, o cálculo de hoje) da EMA. Então, amanhã você pode usar o EMA que você calculou hoje, e assim por diante. A segunda informação que precisamos é o preço de fechamento de hoje. Vamos supor que queremos calcular a Média de Mudança Exponencial de 200 dias de hoje para uma ação ou estoque que tenha EMA anterior de 120 centavos (ou centavos) e um dia atual de fechamento de preço de 136 centavos. O cálculo completo é sempre o seguinte: Média de Mudança Exponencial de Hoje (preço atual de encerramento do dia x Exponente) (dias anteriores EMA x (1- Exponente)). Assim, usando nossos exemplos de números acima, o EMA de 200 dias de hoje seria: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) O que equivale a um EMA para hoje de 120.16.A série temporal é uma seqüência de observações de uma variável aleatória periódica. Exemplos são a demanda mensal de um produto, a matrícula anual em um departamento da universidade e o fluxo diário de um rio. As séries temporais são importantes para a pesquisa de operações, porque muitas vezes são os impulsionadores dos modelos de decisão. Um modelo de inventário requer estimativas de demandas futuras, um modelo de planejamento de cursos e de pessoal para um departamento universitário exige estimativas de fluxo de estudantes futuros e um modelo para fornecer avisos à população em uma bacia hidrográfica requer estimativas de fluxos de rios para o futuro imediato. A análise de séries temporais fornece ferramentas para selecionar um modelo que descreva a série temporal e usando o modelo para prever eventos futuros. A modelagem das séries temporais é um problema estatístico porque os dados observados são usados ​​em procedimentos computacionais para estimar os coeficientes de um modelo suposto. Os modelos assumem que as observações variam aleatoriamente sobre um valor médio subjacente que é uma função do tempo. Nessas páginas, restringimos a atenção ao uso de dados históricos da série temporal para estimar um modelo dependente do tempo. Os métodos são apropriados para a previsão automática e de curto prazo de informações usadas com freqüência, onde as causas subjacentes da variação do tempo não estão mudando marcadamente no tempo. Na prática, as previsões derivadas por esses métodos são posteriormente modificadas por analistas humanos que incorporam informações não disponíveis a partir dos dados históricos. Nosso objetivo principal nesta seção é apresentar as equações para os quatro métodos de previsão usados ​​no suplemento de Previsão: média móvel, alisamento exponencial, regressão e suavização exponencial dupla. Estes são chamados de métodos de suavização. Métodos não considerados incluem previsões qualitativas, regressão múltipla e métodos autorregressivos (ARIMA). Os interessados ​​em uma cobertura mais extensa devem visitar o site dos Princípios de Previsão ou ler um dos vários livros excelentes sobre o assunto. Usamos o livro Forecasting. Por Makridakis, Wheelwright e McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Para usar a pasta de exercícios Exemplos do Excel, você deve ter o suplemento Forecasting instalado. Escolha o comando Relink para estabelecer os links para o suplemento. Esta página descreve os modelos utilizados para a previsão simples e a notação utilizada para a análise. Este método de previsão mais simples é a previsão média móvel. O método é simplesmente uma média das últimas observações m. É útil para séries temporais com uma média que muda lentamente. Este método considera todo o passado em sua previsão, mas pesa mais recentemente a experiência recente do que menos recente. Os cálculos são simples porque apenas a estimativa do período anterior e os dados atuais determinam a nova estimativa. O método é útil para séries temporais com uma média que muda lentamente. O método de média móvel não responde bem a uma série de tempo que aumenta ou diminui com o tempo. Aqui, incluímos um termo de tendência linear no modelo. O método de regressão aproxima o modelo através da construção de uma equação linear que fornece os mínimos quadrados adequados às últimas observações m. O que é uma Média Mover Suavizada Uma Média Mover Suave é uma espécie de cruzamento entre uma Média Mínima Simples e uma Média Móvel Exponencial. Apenas com um período mais longo aplicado. A média movida suavizada dá aos preços recentes uma ponderação igual aos históricos. O cálculo não se refere a um período fixo, mas sim leva em consideração todas as séries de dados disponíveis. Isso é conseguido subtraindo a média movimentada suavizada de ontem do preço de hoje. Adicionando este resultado a média movediça suavizada de ontem, resulta na média móvel de hoje. Em uma média móvel simples. Os dados de preços têm um peso igual no cálculo da média. Além disso, em uma média móvel simples. Os dados de preços mais antigos são removidos da Média Móvel, pois um novo preço é adicionado à computação. A média movida suavizada usa um período mais longo para determinar a média, atribuindo um peso aos dados do preço à medida que a média é calculada. Assim, os pontos de dados de preços mais antigos da Média Motivadora Suavizada nunca são removidos, mas eles têm apenas um impacto mínimo na Média Móvel, que é semelhante à forma como uma Média de Movimento Exponencial coloca mais peso nos dados mais recentes. Vamos ver como uma média móvel suavizada é calculada: o primeiro valor para uma média móvel suavizada é calculado como uma média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (FECHAR, N) SMMA1 SUM1N As segundas e as médias móveis sucessivas são calculadas de acordo com esta fórmula : Onde: SUM1 é a soma total dos preços de fechamento para N períodos SMMA1 é a média móvel suavizada da primeira barra SMMA (i) é a média móvel suavizada da barra atual (exceto para o primeiro) FECHAR (i) é o Preço de fechamento atual N é o período de suavização. Para o exemplo a seguir, definiremos o PERÍODO igual a 3. Assumiremos que o preço de cada dia é o mesmo que o número do dia do preço, portanto, o preço 1 1, o preço 2 2 e assim por diante. Nesse caso, para o primeiro ponto de dados, será o mesmo que um cálculo de Preço de Movimento Simples. É plotado no gráfico na terceira barra da primeira barra usada no cálculo. SMMA (PREÇO 1 PREÇO 2 PREÇO 3) PERÍODO SMMA (1 2 3) 3 O próximo valor seria plotado na quarta barra da primeira barra usada no cálculo. SMMA (SOMENTE ANTERIOR - PREVISÃO ANTERIOR PREÇO 4) PERÍODO Para o segundo cálculo da SMMA, SUMÁRIO ANTERIOR é a soma de PRICE 1 PRICE 2 PRICE 3 e PREVIOUS AVG é o valor inicial da SMMA. SMMA (6 - 2 4) 3 O próximo valor seria plotado na quinta barra da primeira barra usada no cálculo. SMMA (SUMÁRIO ANTERIOR - PREVIO ANTERIOR PREÇO 5) PERÍODO Para o terceiro e subseqüentes cálculos da SMMA, os valores serão determinados subtraindo o AVG ANTERIOR da SUMÁRIA ANTERIOR, adicionando o próximo PREÇO mais recente e depois dividindo pelo PERÍODO. SMMA (8 - 2.67 5) 3 SMMA (10.33 - 3.44 6) 3 O uso principal desse indicador é a função de suavização. Desta forma, a Média Móvel remove as flutuações de curto prazo e nos permite visualizar a tendência predominante. As médias móveis funcionam melhor nos mercados de tendências. Um sinal de compra ocorre quando as médias de curto e médio prazo cruzam de abaixo para acima a média de longo prazo. Por outro lado, um sinal de venda é emitido quando as médias de curto e médio prazo atravessam de cima para baixo a média de longo prazo. Você pode usar os mesmos sinais com duas Médias móveis, mas a maioria dos técnicos de mercado sugerem usar médias de longo prazo ao negociar apenas duas médias movimentadas suavizadas em um sistema de cruzamento. Outra abordagem comercial é usar o conceito de preço atual. Se o preço atual estiver acima das médias movimentadas suavizadas, você compra. Feche essa posição quando o preço atual cruza abaixo da média móvel. Para uma posição curta, venda quando o preço atual estiver abaixo da média móvel suavizada. Feche essa posição quando o preço atual sobe acima das médias movimentadas suavizadas. À medida que você usa as médias movimentadas suavizadas, não confunda-as com a média móvel simples. Uma média móvel lisa se comporta de forma bastante diferente de uma média móvel simples. É uma função do fator de ponderação ou comprimento da média. Permite comparar um SMA com um SMMA em um gráfico: como vemos, o SMMA é mais reativo às mudanças de tendência do que o SMA, que produz um gráfico semelhante a um EMA. Vamos mostrar-lhe a diferença entre um EMA e um gráfico SMMA um pouco mais tarde. Notícias recentes (links abertos na nova guia) Aprender a interpretar lacunas em gráficos de estoque A análise de candelabro incorpora estratégias de negociação de senso comum para Lacunas ou Windows. Padrões Engulfing do castiçal - Padrão Engulfing Bullish e Padrão Bearish Engulfing. O que esses castiçais japoneses significam Aprender rapidamente a identificar esses negócios lucrativos no mercado de ações. O comércio japonês de castiçal elimina o investimento emocional. Os sinais de castiçal são fáceis de aprender e se aplicam a operações de troca diária, swing-trading ou a longo prazo. Copyright copy 2008 WHDCo, Inc. Todos os direitos reservados.