Médias móveis: quais são eles Entre os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em consideração os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um ativo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que se torna disponível. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez? MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e como ela se parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente à variação dos preços. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Médias móveis: Como usar ThemMoving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. quot Ambas as estimativas são, na verdade, média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na 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 de célula para baixo para as outras células C7 a 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 nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de 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 de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, note que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha de forma que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar da seguinte forma. Figura 1: . Enquanto as fórmulas reais permanecem inalteradas, os indicadores em gráficos PampF são calculados um pouco diferente do que os indicadores em gráficos de barras. Em vez dos preços de fechamento diários ou semanais como banco de dados, os gráficos PampF usam o preço médio de cada coluna. Apesar desta diferença, os chartists podem usar estes indicadores muito a mesma maneira como são usados nos gráficos de barra. Médias móveis Médias móveis no gráfico de pontos As figuras são baseadas no preço médio de cada coluna. Em contraste, as médias móveis de gráfico de barras são baseadas em cada período fechado. Uma SMA de 10 dias em um gráfico de barras seria a média dos últimos dez preços de fechamento. Em um gráfico PampF, um SMA de 10 períodos seria o preço médio das últimas 10 médias de coluna. Um SMA de 1 período fornece um exemplo fácil para iniciantes. Se uma coluna X se estende de 43 para 50, a SMA de 1 período seria 46,5. O gráfico acima mostra Agilent com oito X039s estendendo de 43 para 50 na mais recente X-Column. O azul SMA de 1 dia está atualmente no meio exato dessa coluna (entre o 4º X e o 5º X). Um SMA de 5 períodos em um gráfico PampF seria a média de coluna para as últimas cinco colunas. O gráfico acima mostra Agilent com um SMA de 1 período (azul) e um SMA de 5 períodos (vermelho). Assim como as médias móveis de gráfico de barras, essas duas médias móveis são defasadas. Quanto maior a média móvel, maior o atraso. A suavização dupla significa que as médias móveis mais curtas podem ser usadas. Tomando a média da coluna suaviza o preço uma vez. Uma média móvel maior do que 2-período suaviza preço uma segunda vez. Com gráficos PampF, um SMA de 5 períodos é um SMA de 5 períodos de um SMA de 1 período. Este alisamento duplo significa que os chartistas podem usar médias móveis mais curtas com os gráficos PampF. Um SMA de 5 dias em um gráfico PampF pode produzir sinais semelhantes a um SMA de 50 dias em um gráfico de barras. Há pelo menos três possíveis sinais de média móvel. Primeiramente, os chartists podem procurar o preço cruzar a média movente. Um movimento acima da média móvel é otimista, enquanto um movimento abaixo da média móvel é de baixa. Segundo, os cartistas podem identificar a direção da média móvel. Uma média móvel em ascensão é alta e uma média móvel decrescente é baixa. Terceiro, os cartistas podem usar duas médias móveis para gerar sinais. Um sinal de touro é acionado quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Um sinal de urso dispara quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa. Você pode ler mais sobre médias móveis em nosso artigo ChartSchool detalhado. Bandas de Bollinger Bandas de Bollinger são bandas de desvio padrão colocadas acima e abaixo de uma média móvel. Bollinger Bands (20,2) baseia-se na configuração padrão. 20 períodos são usados para calcular a média móvel e o desvio padrão. A banda superior é colocada 2 desvios padrão acima da média móvel ea banda inferior é 2 desvios padrão abaixo da média móvel. Como as médias móveis PampF são duplamente suavizadas, muitas vezes é necessário encurtar o período de média móvel para 10 ou até 5. Muito depende das características de preço do título subjacente. Alguns tentativa e erro podem ser necessários para encontrar o ajuste certo. Bollinger Band análise e sinais são os mesmos para ambos os gráficos PampF e gráficos de barras. Existem três sinais básicos. Faixas estreitas indicam uma consolidação de tipos que podem levar a uma fuga - para cima ou para baixo. Tal como acontece com gráficos de barras, este estreitamento não fornece uma pista de direção. Os cartistas devem procurar o próximo sinal PampF para estabelecer a direção. Bandas Bollinger fornecem um filtro natural para quebrar média break. O preço move-se acima e abaixo das médias móveis com bastante frequência nos gráficos PampF. Os Chartists podem usar as faixas de Bollinger para filtrar estes sinais. Uma média móvel de 5 períodos com Bollinger Bands estabeleceu dois desvios padrão acima e abaixo fornece um obstáculo extra para os preços. Um movimento acima da faixa superior mostra força que é mais indicativo de uma tendência de alta. Por outro lado, um movimento abaixo da faixa inferior mostra fraqueza que é mais indicativo de uma tendência de baixa. Bollinger refere-se a isso como andar as bandas. Você pode ler mais sobre Bollinger Bands em nosso detalhado ChartSchool artigo. Volume-por-Preço Volume-por-Preço mostra a quantidade de volume para uma faixa de preço particular. Isso é perfeito para gráficos PampF porque cada caixa representa uma faixa de preço específica. As barras Volume-by-Price são mostradas horizontalmente no lado esquerdo do gráfico para corresponder ao intervalo de preço específico. Este volume é subdividido em volume positivo e negativo. O volume é positivo (verde) quando o preço se move mais alto dentro do intervalo. O volume é negativo quando o preço se move mais baixo dentro do intervalo. O Volume-por-Preço pode ser usado para identificar zonas de suporte ou de resistência. As barras Long-by-Price em ou acima dos preços atuais podem ser vistas como uma zona potencial de resistência. Por outro lado, longas barras Volume-by-Price em ou abaixo dos preços atuais podem ser vistos como uma zona potencial de apoio. Você pode ler mais sobre Volume-por-Preço em nosso artigo Chartshool detalhado. Conclusão Mesmo que os cálculos básicos sejam os mesmos, os indicadores baseados em gráficos de gráficos de Point Amp são um pouco diferentes dos seus primos de gráficos de barras. Cartistas novos para PampF gráficos ou indicadores PampF deve levar algum tempo para entender e ter uma idéia de como esses indicadores reação aos movimentos de preços. Como com todos os indicadores, é importante confirmar sinais indicadores com sinais PampF. Por exemplo, um crossover média móvel de alta deve ser confirmado com um breakout PampF, como um breakout dupla ou tripla superior. O ponto de estudo adicional A figura que grafica por Thomas Dorsey começa com os princípios de cartografia de PampF e procede então aos testes padrões chaves. Dorsey mantém sua análise PampF simples e direta, bem como o trabalho do pioneiro PampF A. W. Cohen. Como um discípulo de força relativa, Dorsey dedica um capítulo completo a conceitos de força relativa usando gráficos PampF. Estes conceitos estão ligados com indicadores de mercado e ferramentas de rotação de setor para fornecer aos investidores tudo o que precisam para construir uma carteira. Há também uma seção sobre o uso de gráficos PampF com ETFs. O guia definitivo para Point and Figure por Jeremy du Plessis faz jus ao seu título e é necessário leitura para o exame de Técnico de mercado fretado. Chartists pode aprender sobre 1-caixa PampF padrões / contagens, 3-caixa padrões / contagens e várias estratégias de negociação. Du Plessis também mostra como aplicar técnicas de gráficos PampF a outras ferramentas de análise, como força relativa e retrações Fibonacci. Abundância de exemplos do mundo real são fornecidos em todo o texto. Ponto Amperio Gráfico Thomas Dorsey O Guia Definitivo para Ponto e Figura Jeremy du Plessis
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