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 (comumente 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 conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você está 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 fica disponível. Este 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. Estas linhas de 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 o que parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e analisar como ele difere da mencionada média móvel simples. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele 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. Os 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 (média móvel ponderada, média móvel ponderada e qual é a diferença entre um SMA e um EMA) 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 a EMA ea SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como a SMA ea EMA são calculadas, 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 aos preços em mudança. 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 a análise técnica: Médias móveis A maioria dos padrões gráficos mostram muita variação no movimento de preços. Isso pode tornar difícil para os comerciantes ter uma idéia de uma tendência global de segurança. Um método simples comerciantes usar para combater isso é aplicar médias móveis. Uma média móvel é o preço médio de um título em um determinado período de tempo. Ao traçar um preço médio dos títulos, o movimento dos preços é suavizado. Uma vez que as flutuações do dia-a-dia são removidas, os comerciantes são mais capazes de identificar a verdadeira tendência e aumentar a probabilidade de que ele vai trabalhar em seu favor. (Para saber mais, leia o tutorial de Médias Móveis.) Tipos de Médias Móveis Existem vários tipos diferentes de médias móveis que variam no modo como são calculadas, mas como cada média é interpretada permanece a mesma. Os cálculos diferem apenas em relação à ponderação que eles colocam nos dados de preços, passando de uma ponderação igual de cada ponto de preço para mais peso sendo colocado em dados recentes. Os três tipos mais comuns de médias móveis são simples. Linear e exponencial. Média Móvel Simples (SMA) Este é o método mais comum usado para calcular a média móvel dos preços. Ele simplesmente leva a soma de todos os últimos preços de fechamento durante o período de tempo e divide o resultado pelo número de preços utilizados no cálculo. Por exemplo, em uma média móvel de 10 dias, os últimos 10 preços de fechamento são somados e divididos por 10. Como você pode ver na Figura 1, um comerciante é capaz de fazer a média menos responsiva à mudança de preços, aumentando o número Dos períodos utilizados no cálculo. Aumentar o número de períodos de tempo no cálculo é uma das melhores maneiras de medir a força da tendência de longo prazo e a probabilidade de que ele vai reverter. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade deste tipo de média é limitada porque cada ponto da série de dados tem o mesmo impacto no resultado independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais importantes e, portanto, ele também deve ter uma maior ponderação. Este tipo de crítica tem sido um dos principais fatores que levaram à invenção de outras formas de médias móveis. Média Ponderada Linear Este indicador de média móvel é o menos comum entre os três e é usado para resolver o problema da ponderação igual. A média móvel ponderada linear é calculada tomando a soma de todos os preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela posição do ponto de dados e dividindo então pela soma do número dos períodos. Por exemplo, em uma média linear ponderada de cinco dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por cinco, ontem por quatro e assim por diante até que o primeiro dia na faixa do período seja atingido. Estes números são então somados e divididos pela soma dos multiplicadores. Média Móvel Exponencial (EMA) Este cálculo de média móvel utiliza um factor de suavização para colocar um peso mais elevado em pontos de dados recentes e é considerado muito mais eficiente do que a média linear ponderada. Ter uma compreensão do cálculo não é geralmente exigido para a maioria dos comerciantes porque a maioria dos pacotes gráficos fazer o cálculo para você. A coisa mais importante a lembrar sobre a média móvel exponencial é que ele é mais responsivo a novas informações relativas à média móvel simples. Esta responsividade é um dos principais fatores de por que esta é a média móvel de escolha entre muitos comerciantes técnicos. Como você pode ver na Figura 2, um EMA de 15 períodos aumenta e cai mais rapidamente do que um SMA de 15 períodos. Esta pequena diferença não parece muito, mas é um fator importante para estar ciente, pois pode afetar retornos. Principais usos das médias móveis As médias móveis são usadas para identificar tendências atuais e reversões de tendências, bem como para estabelecer níveis de suporte e resistência. As médias móveis podem ser usadas para identificar rapidamente se uma segurança está se movimentando em uma tendência de alta ou em uma tendência de baixa, dependendo da direção da média móvel. Como você pode ver na Figura 3, quando uma média móvel está indo para cima eo preço está acima dela, a segurança está em uma tendência de alta. Por outro lado, uma média móvel em declive com o preço abaixo pode ser usada para sinalizar uma tendência de baixa. Outro método para determinar o momento é olhar para a ordem de um par de médias móveis. Quando uma média de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, a tendência é para cima. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Movendo inversões de tendência média são formados de duas maneiras principais: quando o preço se move através de uma média móvel e quando se move através de cruzamentos de média móvel. O primeiro sinal comum é quando o preço se move através de uma média móvel importante. Por exemplo, quando o preço de um título que estava em uma tendência de alta cai abaixo de uma média móvel de 50 períodos, como na Figura 4, é um sinal de que a tendência de alta pode estar se reverter. O outro sinal de uma inversão de tendência é quando uma média móvel atravessa outra. Por exemplo, como você pode ver na Figura 5, se a média móvel de 15 dias cruza acima da média móvel de 50 dias, é um sinal positivo de que o preço começará a aumentar. Se os períodos usados no cálculo forem relativamente curtos, por exemplo, 15 e 35, isso poderia indicar uma reversão da tendência de curto prazo. Por outro lado, quando duas médias com intervalos de tempo relativamente longos se cruzam (50 e 200, por exemplo), isso é usado para sugerir uma mudança de tendência em longo prazo. Outra maneira principal de se usar médias móveis é identificar os níveis de suporte e resistência. Não é raro ver um estoque que tem sido queda parar o seu declínio e sentido inverso, uma vez que atinge o apoio de uma grande média móvel. Um movimento através de uma grande média móvel é muitas vezes usado como um sinal por comerciantes técnicos que a tendência é inverter. Por exemplo, se o preço rompe a média móvel de 200 dias em uma direção descendente, é um sinal de que a tendência de alta está se revertindo. As médias móveis são uma ferramenta poderosa para analisar a tendência em uma segurança. Eles fornecem suporte útil e pontos de resistência e são muito fáceis de usar. Os intervalos de tempo mais comuns que são usados ao criar médias móveis são 200 dias, 100 dias, 50 dias, 20 dias e 10 dias. Calcula-se que a média de 200 dias seja uma boa medida de um ano comercial, uma média de 100 dias de meio ano, uma média de 50 dias de um quarto de ano, uma média de 20 dias de um mês e 10 Média diária de duas semanas. As médias móveis ajudam os comerciantes técnicos a suavizar um pouco do ruído que é encontrado nos movimentos de preços do dia-a-dia, dando aos comerciantes uma visão mais clara da tendência de preços. Até agora temos focado no movimento de preços, através de gráficos e médias. Na próxima seção, olhe bem algumas outras técnicas usadas para confirmar movimento de preços e padrões. Análise Técnica: Indicadores E OsciladoresAdicionar uma tendência ou linha de média móvel para um gráfico Aplica-se a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3D, de torta, de superfície ou de rosquinha. Adicionar uma linha de tendência No gráfico, clique na série de dados à qual pretende adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Marque a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E clique em Exponencial. Previsão Linear. Ou média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Formato da linha de tendência em Opções da linha de tendência. Se você selecionar Polynomial. Digite a potência mais alta para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Média Móvel. Digite o número de períodos a serem usados para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é igual ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o seu valor R-quadrado. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando a caixa Mostrar o valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato da linha de tendência, Opções da linha de tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta com o melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parecer com uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados para uma linha: onde m é a inclinação eb é a interceptação. A seguinte linha de tendência linear mostra que as vendas de geladeiras têm aumentado consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor R-squared (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos dados reais) é 0.9792, que é um bom ajuste da linha aos dados. Mostrando uma linha curva melhor ajustada, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra predito crescimento populacional de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Essa linha de tendência é útil quando os dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa 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. Tipicamente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0,979, que é próximo a 1, portanto, as linhas um bom ajuste para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medição de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A linha de tendência exponencial seguinte mostra a quantidade decrescente de carbono 14 num objecto à medida que envelhece. Note que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Moving Average trendline Esta linha de tendência evens out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se Período é definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, etc. Uma linha de tendência de média móvel usa esta equação: O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos na série, Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
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