Vs simples. Médias móveis exponenciais As médias móveis são mais do que o estudo de uma seqüência de números na ordem sucessiva. Os primeiros praticantes da análise de séries temporais estavam realmente mais preocupados com os números das séries temporais individuais do que com a interpolação desses dados. Interpolação. Sob a forma de teorias de probabilidade e análise, vieram muito mais tarde, à medida que os padrões foram desenvolvidos e as correlações descobertas. Uma vez entendidas, várias curvas e linhas moldadas foram desenhadas ao longo da série temporal em uma tentativa de prever onde os pontos de dados podem ir. Estes são agora considerados métodos básicos atualmente utilizados pelos comerciantes de análise técnica. A análise de gráficos pode ser rastreada até o Japão do século 18, mas como e quando as médias móveis foram aplicadas pela primeira vez para os preços de mercado, continua sendo um mistério. Em geral, entende-se que as médias móveis simples (SMA) foram usadas muito antes das médias móveis exponenciais (EMA), porque as EMAs são construídas na estrutura SMA e o contínuo SMA foi mais facilmente compreendido para fins de traçado e rastreamento. (Vocês gostam de um pouco de fundo de leitura) Verificando as médias móveis: o que são) Média móvel simples (SMA) As médias móveis simples tornaram-se o método preferido para rastrear os preços do mercado, porque eles são rápidos em calcular e fácil de entender. Os praticantes do mercado precoce operaram sem o uso das métricas de gráfico sofisticadas em uso hoje, então eles dependiam principalmente dos preços do mercado como seus únicos guias. Eles calcularam os preços do mercado à mão, e representaram esses preços para denotar tendências e direção do mercado. Este processo foi bastante tedioso, mas provou ser bastante lucrativo com a confirmação de novos estudos. Para calcular uma média móvel simples de 10 dias, basta adicionar os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividir por 10. A média móvel de 20 dias é calculada adicionando os preços de fechamento em um período de 20 dias e dividindo em 20, e em breve. Esta fórmula não é apenas baseada em preços de fechamento, mas o produto é um meio de preços - um subconjunto. As médias móveis são denominadas em movimento porque o grupo de preços utilizado no cálculo se move de acordo com o ponto do gráfico. Isso significa que os dias velhos são descartados a favor de novos dias de fechamento, portanto, um novo cálculo sempre é necessário, correspondente ao prazo da média empregada. Assim, uma média de 10 dias é recalculada adicionando o novo dia e caindo no 10º dia, e o nono dia é descartado no segundo dia. (Para obter mais informações sobre como os gráficos são usados na negociação de moeda, veja o nosso Passo de Tarefas básicas do gráfico.) Média móvel exponencial (EMA) A média móvel exponencial foi refinada e mais comumente usada desde a década de 1960, graças a experimentos de praticantes anteriores com o computador. A nova EMA se concentraria mais nos preços mais recentes do que em uma longa série de pontos de dados, como a média móvel simples requerida. EMA atual ((Preço (atual) - EMA anterior)) X multiplicador) EMA anterior. O fator mais importante é a constante de suavização de 2 (1N) onde N o número de dias. Um EMA 2 de 10 dias (101) 18,8 Isso significa que um EMA de 10 períodos pesa o preço mais recente 18,8, um EMA 9,52 e EMFA de 3 dias de duração de 20 dias no dia mais recente. O EMA funciona ponderando a diferença entre o preço dos períodos atuais e o EMA anterior e adicionando o resultado ao EMA anterior. Quanto menor o período, mais peso se aplica ao preço mais recente. Linhas de montagem Por esses cálculos, os pontos são plotados, revelando uma linha de montagem. As linhas de montagem acima ou abaixo do preço de mercado significam que todas as médias móveis são indicadores de atraso. E são usados principalmente para seguir as tendências. Eles não funcionam bem com os mercados de alcance e os períodos de congestionamento porque as linhas de montagem não indicam uma tendência devido à falta de altos maiores evidentes ou baixos baixos. Além disso, as linhas de ajuste tendem a permanecer constantes sem um toque de direção. Uma linha ascendente abaixo do mercado significa uma longa, enquanto uma linha de encaixe que cai acima do mercado significa um curto. (Para um guia completo, leia nosso Tutorial de média móvel.) O objetivo de empregar uma média móvel simples é detectar e medir as tendências alisando os dados usando os meios de vários grupos de preços. Uma tendência é detectada e extrapolada em uma previsão. O pressuposto é que os movimentos da tendência anterior continuarão. Para a média móvel simples, uma tendência de longo prazo pode ser encontrada e seguida muito mais fácil do que uma EMA, com uma suposição razoável de que a linha de montagem será mais forte do que uma linha EMA devido ao maior foco nos preços médios. Um EMA é usado para capturar movimentos de tendência mais curtos, devido ao foco nos preços mais recentes. Por este método, uma EMA deve reduzir qualquer atraso na média móvel simples, de modo que a linha de montagem irá abraçar os preços mais perto do que uma média móvel simples. O problema com a EMA é o seguinte: é propenso a quebras de preços, especialmente durante mercados rápidos e períodos de volatilidade. O EMA funciona bem até que os preços baixem a linha de montagem. Durante os mercados de maior volatilidade, você poderia considerar aumentar o comprimento do termo médio móvel. Pode-se até mudar de um EMA para um SMA, uma vez que o SMA suaviza os dados muito melhor do que um EMA devido ao seu foco em meios de longo prazo. Indicadores de tendência seguinte Como indicadores de atraso, as médias móveis servem bem como linhas de suporte e resistência. Se os preços se reduzem abaixo de uma linha de ajuste de 10 dias em uma tendência ascendente, as chances são boas de que a tendência ascendente pode estar diminuindo, ou pelo menos o mercado pode estar se consolidando. Se os preços ultrapassarem uma média móvel de 10 dias em uma tendência de baixa. A tendência pode estar diminuindo ou se consolidando. Nesses casos, empregue uma média móvel de 10 e 20 dias em conjunto e espere que a linha de 10 dias atravesse acima ou abaixo da linha de 20 dias. Isso determina a próxima direção de curto prazo para os preços. Para períodos de longo prazo, observe as médias móveis de 100 e 200 dias para direção de longo prazo. Por exemplo, usando as médias móveis de 100 e 200 dias, se a média móvel de 100 dias se cruzar abaixo da média de 200 dias, é chamada de cruz de morte. E é muito competitivo para os preços. Uma média móvel de 100 dias que atravessa acima de uma média móvel de 200 dias é chamada de cruz dourada. E é muito otimista para os preços. Não importa se um SMA ou um EMA é usado, porque ambos são indicadores de tendência. É apenas a curto prazo que a SMA tem ligeiros desvios de sua contraparte, a EMA. Conclusão As médias móveis são a base da análise de gráficos e séries temporais. As médias móveis simples e as médias móveis exponenciais mais complexas ajudam a visualizar a tendência ao suavizar os movimentos de preços. A análise técnica às vezes é referida como uma arte ao invés de uma ciência, que leva anos para dominar. (Saiba mais no nosso Tutorial de Análise Técnica.) Deep Learning é uma função de inteligência artificial que imita o funcionamento do cérebro humano no processamento de dados e. Uma medida da rentabilidade operacional de uma empresa. É igual ao lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização. Uma rodada de financiamento onde os investidores adquirem ações de uma empresa com uma avaliação mais baixa do que a avaliação colocada sobre o. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. CDOs não se especializam em um tipo de dívida. 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 tipo de dados que você determinou o tipo de linha de tendência que você deve usar. Confiabilidade da tendência Uma linha de tendência é mais confiável quando seu valor de R-quadrado está em ou próximo de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência aos seus dados O gráfico calcula automaticamente seu valor R-squared. Se desejar, você pode exibir esse valor em seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta de melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em Seus pontos de dados Parece 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 refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-squared é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva de melhor ajuste que é mais útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, aumenta os níveis. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos 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 se estabilizou à medida que o espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-squared 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, 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 da Ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. A ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. A ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinômica da ordem 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-squared 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 ao traçar a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curvada que é mais útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas cada vez maiores. 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-squared é 1, o que significa que a linha se ajusta perfeitamente aos dados. Uma linha de tendência média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma linha de tendência média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os em média e usa o valor médio como um ponto na linha de tendência. Se o Período for definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto da linha de tendência 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 média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
No comments:
Post a Comment