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Indicador de média móvel As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência ao suavizar os dados de preços. Normalmente calculado usando os preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com a mediana. típica. Fechamento ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. As médias móveis de comprimento mais curto são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também fornecem mais falsos alarmes. As médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos sensíveis, apenas recuperando as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo de pico a pico for de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, uma média móvel de 10 dias é apropriada. Alguns comerciantes, no entanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. As médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos de 20 a 65 dias (4 a 13 semanas), as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 Para 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá longo quando o preço cruza acima da média móvel abaixo. Vá curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados variados, com o cruzamento de preços de um lado para o outro através da média móvel, gerando uma grande quantidade de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas móveis em média normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Sistemas mais sofisticados utilizam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto do preço de fechamento. Três médias móveis empregam a terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas médias móveis usam uma série de seis médias móveis rápidas e seis médias móveis lentas para se confirmarem. As médias móveis deslocadas são úteis para fins de tendência, reduzindo o número de whipsaws. Os Canais Keltner usam bandas plotadas em um múltiplo do alcance verdadeiro médio para filtrar os cruzamentos médios móveis. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) é uma variação do sistema de duas médias móveis, plotado como um oscilador que subtrai a média lenta da média móvel rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada uma com suas próprias peculiaridades. As médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas a distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais obtêm os benefícios da ponderação combinada com facilidade de construção. As médias móveis mais selvagens são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, usam diferentes métodos de ponderação para os quais os usuários precisam permitir. Painel indicador mostra como configurar as médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. Média móvel - MA BREAKING DOWN Média móvel - MA Como exemplo de SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23, Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias avaliaria os preços de fechamento durante os primeiros 10 dias como O primeiro ponto de dados. O próximo ponto de dados eliminaria o preço mais antigo, adicionaria o preço no dia 11 e levaria a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, as MAs desaceleram a ação de preço atual porque são baseadas em preços passados ​​quanto mais o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau de atraso muito maior do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. O comprimento do MA a ser usado depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MA mais longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com pausas acima e abaixo dessa média móvel considerada como sinais comerciais importantes. Os MAs também oferecem sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias atravessam. Um MA ascendente indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um MA decrescente indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é confirmado com um cruzamento de alta. Que ocorre quando um mes de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O impulso descendente é confirmado com um cruzamento de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo se cruza abaixo de MA. Introdução a longo prazo. Uma média móvel é uma técnica simples para suavizar dados aleatórios. Na maioria das vezes, encontramos médias móveis para analisar o movimento dos preços das ações, mas também as vemos em outras áreas de negócios e análise de dados. Esta é a primeira parte de uma série de dois artigos. Este artigo discute quais são as médias móveis e como elas são calculadas. A segunda parte então analisa como implementar cálculos de média móvel no SAP BusinessObjects Web Intelligence. Se você já entende as médias móveis, pode ignorar o segundo artigo sobre como implementar no Web Intelligence. Quais são as médias móveis Uma média móvel analisa um conjunto de pontos de dados calculando uma média sobre um conjunto menor de pontos de dados recentes. Por exemplo, ao analisar o preço das ações ao longo de um ano, podemos gerar uma média móvel que, para um determinado dia, é a média dos últimos 15 dias. A Figura 1 abaixo é um exemplo de uma média móvel simples gerada com o Google Finance. Este gráfico exibe o preço das ações do Google8217s no último ano e a linha vermelha é uma média móvel com um período de 15 dias. Figura 1. Gráfico do preço das ações do Google39 com média móvel simples Podemos ver do exemplo acima que a média móvel (linha vermelha) suaviza o preço flutuante das ações. Uma característica de uma média móvel é que ela fica atrás da curva original. Isso ocorre porque, em cada ponto de dados, leva uma média de um conjunto de pontos de dados anteriores. Para uma discussão adicional sobre como as médias móveis são usadas em finanças, veja Médias móveis em StockCharts. O objetivo de usar uma média móvel é reduzir as flutuações de curto prazo e destacar as tendências a longo prazo. Existem vários tipos diferentes de média móvel e abaixo de como analisamos os cálculos dos exemplos mais comuns. Depois deste we8217ll, veja como implementar esses cálculos no Web Intelligence. Média móvel simples Uma média móvel simples (SMA) como o nome do it8217s é a média móvel mais fácil de calcular. Para cada ponto de dados, calculamos a média sobre um número fixo de pontos de dados precedentes. A tabela abaixo ilustra esse cálculo onde estamos usando um SMA do período 3. Como o nosso período de nosso conjunto de dados de média móvel é 3 nós não calculamos os dois primeiros pontos de dados. Então, para cada ponto de dados, calculamos a média nos últimos três pontos de dados, incluindo o ponto de dados atual. Uma vez que, ao calcular a nossa média, o valor mais recente é adicionado à soma e o primeiro valor cai, podemos simplificar o nosso cálculo, Onde SMA (anterior) é o resultado que calculamos anteriormente, N é o tamanho do conjunto de dados de média móvel, p1 É o primeiro valor no nosso conjunto e pN é o último valor do conjunto. Uma retração de uma SMA é que trata todos os pontos de dados anteriores na média móvel de forma igual e por isso podemos achar que os pontos de dados mais antigos podem influenciar negativamente o cálculo. Para abordar isso, podemos usar médias móveis ponderadas ou exponenciais. Média móvel ponderada Uma média móvel ponderada (WMA) aplica pesos aos pontos de dados na média móvel, de modo que os pontos de dados mais recentes tenham mais significado para o resultado geral. Existem várias maneiras de aplicar pesos e o mais simples é usar um conjunto de pesos decrescente, por exemplo, se tivermos um conjunto de dados em média móvel de 6 pontos de dados, então nossos pesos são 6,5,4,3,2,1 Aplicado desde os dados mais recentes até o início. Nosso cálculo é um pouco mais complexo e para um conjunto de dados de média móvel do tamanho 6 é, então, aqui p6 é o nosso valor atual e multiplicamos isso por 6, então adicionamos 5 vezes o valor anterior, 4 vezes o valor antes disso e em breve. Em seguida, dividimos isso em 6 (61) 2. Este é o cálculo de um número triangular e a Wikipédia tem uma explicação de como isso é derivado. A tabela abaixo ilustra o cálculo de um WMA do período 3 para o mesmo conjunto de dados que usamos no exemplo SMA acima. Média de Movimento Exponencial Uma média móvel exponencial (EMA) usa um conjunto de pesos exponencialmente decrescente. Na WMA acima, nossos pesos diminuíram linearmente, um conjunto de pesos exponencialmente decrescente reduziu rapidamente no início e depois desabafou. Se produzimos um gráfico desses pesos, pareceria algo como a figura 2 abaixo. Figura 2 Gráfico de pesos exponenciais decrescentes Um EMA fornece mais peso aos valores recentes do que um WMA e também tem a vantagem de ser mais facilmente calculado. Para calcular um EMA, tomamos o valor EMA anterior e adicionamos a diferença entre o valor do ponto de dados atual e o EMA anterior multiplicado por uma constante 8216alpha8217, o alfa constante representa a escala de ponderação diminuindo e é um valor entre 0 a 1. Alterando isso O valor altera a quantidade de alisamento geral em que os valores próximos de zero aplicam um alto grau de suavização e os valores mais próximos 1 produzem menos. A figura abaixo usa os mesmos pontos de dados, mas exibe uma EMA de valor 0,7 e 0,1. Figura 3 dois gráficos exibem os mesmos dados de origem com uma média móvel exponencial usando diferentes valores de alfa. Nossos cálculos aplicamos apenas o EMA a partir do 3º ponto de dados para o primeiro ponto de dados, é costume configurar esse valor para 0 ou nenhum e Para o 2º ponto de dados, estabelecemos o valor para ser igual ao valor do 2º ponto de dados. A tabela abaixo é o cálculo de EMA para nosso conjunto de dados de exemplo usando um valor alfa de 0,4