Médias de Análise Técnica As médias móveis são usadas para suavizar os balanços de curto prazo para obter uma melhor indicação da tendência de preços. As médias são indicadores de tendências. Uma média móvel dos preços diários é o preço médio de uma ação em um período escolhido, exibido dia a dia. Para calcular a média, você deve escolher um período de tempo. A escolha de um período de tempo é sempre uma reflexão sobre, mais ou menos atraso em relação ao preço em comparação com um alisamento maior ou menor dos dados de preços. As médias de preços são usadas como indicadores de tendência e principalmente como referência para suporte e resistência a preços. Em geral, as médias estão presentes em todos os tipos de fórmulas para suavizar os dados. Oferta especial: quotCapturing Profit with technical Analysisquot Average Moving Simple Uma média móvel simples é calculada adicionando todos os preços dentro do período de tempo escolhido, dividido por esse período de tempo. Desta forma, cada valor de dados tem o mesmo peso no resultado médio. Figura 4.35: média móvel simples, exponencial e ponderada. A curva grossa e preta no gráfico da figura 4.35 é uma média móvel simples de 20 dias. Média de Movimento Exponencial Uma média móvel exponencial dá mais peso, percentual sábio, aos preços individuais em uma faixa, com base na seguinte fórmula: EMA (preço EMA) (EMA anterior (1 Ndash EMA)) A maioria dos investidores não se sente confortável com um Expressão relacionada à porcentagem na média móvel exponencial, em vez disso, eles se sentem melhor usando um período de tempo. Se você quiser saber a porcentagem em que trabalhar usando um período, a próxima fórmula lhe dá a conversão: um período de tempo de três dias corresponde a uma porcentagem exponencial de: A curva fina e preta na figura 4.35 é uma movimentação exponencial de 20 dias média. Média móvel ponderada Uma média móvel ponderada coloca mais peso em dados recentes e menos peso em dados mais antigos. Uma média móvel ponderada é calculada multiplicando cada dado por um fator desde o dia ldquo1rdquo até o dia ldquonrdquo para os dados mais antigos para os mais recentes, o resultado é dividido pelo total de todos os fatores de multiplicação. Em uma média móvel ponderada de 10 dias, há 10 vezes mais peso para o preço hoje em proporção ao preço há 10 dias. Da mesma forma, o preço de ontem recebe nove vezes mais peso, e assim por diante. A curva fina, tracejada preta na figura 4.35 é uma média móvel ponderada de 20 dias. Simples, exponencial ou ponderado Se compararmos essas três médias básicas, vemos que a média simples tem o melhor alisamento, mas geralmente também o maior atraso após a reversão de preços. A média exponencial está mais próxima do preço e também irá reagir mais rapidamente às mudanças nos preços. Mas as correcções de período mais curto também são visíveis nessa média por causa de um efeito de suavização menor. Finalmente, a média ponderada segue o movimento do preço ainda mais próximo. Determinar qual dessas médias para usar depende do seu objetivo. Se você quer um indicador de tendência com melhor alisamento e apenas uma pequena reação para movimentos mais curtos, a média simples é melhor. Se você quer um alisamento onde você ainda pode ver as mudanças nos períodos curtos, então a média móvel exponencial ou ponderada é a melhor escolha. Forecasting por Técnicas de Suavização Este site faz parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicativos na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no tempo. Inerente à coleta de dados obtidos 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 o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão 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 na seta ou entre as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos, e o comportamento residual, modelagem de previsão de condição. Médias móveis: as médias médias 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 as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Suavização Exponencial Triplo é melhor em lidar com as tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente 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 ponderada exponencialmente 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 ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holmes Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual quanto a tendência atual. Observe que a média móvel simples é um caso especial do suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: Embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar a precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, um deve traçar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais 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 passados 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 ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não haja nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. O alisamento exponencial linear Holts captura informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo 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 direção recente da tendência é suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão em duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto ao final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir esse processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo.
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