Simples vs. As médias móveis são mais do que o estudo de uma seqüência de números em ordem sucessiva. Os primeiros praticantes de análises de séries temporais estavam realmente mais preocupados com números de séries temporais individuais do que com a interpolação desses dados. Interpolação. Na forma de teorias de probabilidade e análise, veio muito mais tarde, à medida que os padrões foram desenvolvidos e as correlações descobertas. Uma vez compreendidas, várias curvas e linhas foram desenhadas ao longo das séries temporais, numa tentativa de prever onde os pontos de dados poderiam ir. Estes são agora considerados métodos básicos atualmente utilizados pelos comerciantes de análise técnica. Análise de gráficos pode ser rastreada até ao século 18 Japão, mas como e quando as médias móveis foram aplicadas pela primeira vez aos preços de mercado continua a ser um mistério. É geralmente entendido que as médias móveis simples (SMA) foram usadas muito antes de médias móveis exponenciais (EMA), porque EMAs são construídos em SMA quadro eo continuum SMA foi mais facilmente compreendido para fins de plotagem e acompanhamento. Média móvel simples (SMA) As médias móveis simples tornaram-se o método preferido para rastrear os preços de mercado, porque eles são rápidos de calcular e fácil de entender. Os primeiros praticantes de mercado operavam sem o uso de métricas de gráficos sofisticados em uso hoje, então eles dependiam principalmente dos preços de mercado como seus únicos guias. Eles calcularam os preços de mercado à mão, e graficou esses preços para denotar tendências e direção de mercado. Este processo foi bastante tedioso, mas provou ser bastante rentável com a confirmação de mais 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 dividida por 20 e em breve. Esta fórmula não é apenas baseada em preços de fechamento, mas o produto é uma média de preços - um subconjunto. As médias móveis são chamadas de movimento porque o grupo de preços usado no cálculo se move de acordo com o ponto no gráfico. Isto significa que os dias velhos são deixados cair em favor de dias novos do preço de fechamento, assim que um cálculo novo é sempre necessário que corresponde ao frame de tempo da média empregada. Assim, uma média de 10 dias é recalculada adicionando o novo dia e deixando cair o 10o dia, eo nono dia é deixado cair no segundo dia. Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel exponencial tem sido refinada e mais comumente usada desde a década de 1960, graças aos 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 exigida. EMA atual ((Preço (atual) - EMA anterior)) X multiplicador) EMA anterior. O fator mais importante é a constante de suavização que 2 / (1N) onde N é o número de dias. Uma EMA de 10 dias 2 / (101) 18.8 Isto significa que uma EMA de 10 períodos pondera o preço mais recente 18,8, um EMA de 20 dias de 9,52 e um peso de EMA de 50 dias de 3,92 no dia mais recente. A EMA trabalha ponderando a diferença entre o preço dos períodos atuais e a EMA anterior e adicionando o resultado à EMA anterior. Quanto mais curto o período, mais peso é aplicado ao preço mais recente. Fitting Lines Por estes cálculos, pontos são plotados, revelando uma linha de montagem. 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 gama e períodos de congestionamento, porque as linhas de montagem não denotam uma tendência devido a uma falta de maiores ou mais baixos evidentes baixos. Além disso, linhas de encaixe tendem a permanecer constantes sem dica de direção. Uma linha de montagem crescente abaixo do mercado significa um longo, enquanto uma linha de montagem caindo acima do mercado significa um curto. (Para obter um guia completo, leia nosso Tutorial de Moving Average.) O objetivo de empregar uma média móvel simples é detectar e mensurar tendências ao suavizar os dados usando os meios de vários grupos de preços. Uma tendência é manchada e extrapolada em uma previsão. O pressuposto é que os movimentos de tendências anteriores continuarão. Para a média móvel simples, uma tendência de longo prazo pode ser encontrada e seguida muito mais fácil do que uma EMA, com suposição razoável de que a linha de ajuste será mais forte do que uma linha EMA devido ao foco mais longo em preços médios. Um EMA é usado para capturar movimentos de tendência mais curtos, devido ao foco nos preços mais recentes. Por este método, um EMA suposto para reduzir quaisquer defasagens na média móvel simples para que a linha de ajuste vai abraçar os preços mais perto do que uma simples média móvel. O problema com a EMA é o seguinte: o seu propenso a quebra de preços, especialmente durante os mercados rápidos e períodos de volatilidade. A EMA funciona bem até os preços quebrar a linha de montagem. Durante os mercados de maior volatilidade, você poderia considerar o aumento da duração 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 Como indicadores de atraso, médias móveis servem bem como linhas de suporte e resistência. Se os preços despencarem abaixo de uma linha de ajuste de 10 dias em uma tendência ascendente, as chances são boas de que a tendência de alta pode estar diminuindo, ou pelo menos o mercado pode estar se consolidando. Se os preços quebrar acima de uma média móvel de 10 dias em uma tendência de baixa. A tendência pode estar diminuindo ou se consolidando. Nesses casos, empregar uma média móvel de 10 e 20 dias juntos e esperar 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 direções de longo prazo. Por exemplo, usando as médias móveis de 100 e 200 dias, se a média móvel de 100 dias cruza abaixo da média de 200 dias, sua chamada cruz de morte. E é muito bearish para preços. Uma média móvel de 100 dias que ultrapassa 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 seguinte. É apenas a curto prazo que a SMA tem ligeiros desvios em relação à 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 alisando os movimentos de preços. A análise técnica é por vezes referida como uma arte em vez de uma ciência, que levam anos para dominar. Qual é a diferença entre uma média móvel simples e uma média móvel exponencial? A única diferença entre estes dois tipos de média móvel é a sensibilidade que cada um mostra às mudanças nos dados utilizados em seu cálculo. Mais especificamente, a média móvel exponencial (EMA) dá uma maior ponderação a preços recentes do que a média móvel simples (SMA), enquanto a SMA atribui igual ponderação a todos os valores. As duas médias são similares porque são interpretadas da mesma maneira e são usadas geralmente por comerciantes técnicos para alisar para fora flutuações do preço. A SMA é o tipo mais comum de média utilizada pelos analistas técnicos e é calculada dividindo a soma de um conjunto de preços pelo número total de preços encontrados na série. Por exemplo, uma média móvel de sete períodos pode ser calculada adicionando os seguintes sete preços juntos e depois dividindo o resultado por sete (o resultado também é conhecido como média aritmética média). Exemplo Tendo em conta as seguintes séries de preços: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 O cálculo da SMA seria o seguinte: 10111216171920 105 SMA 105/7 de 7 períodos 15 Uma vez que as EMAs colocam uma ponderação mais elevada em dados recentes do que em Mais velhos, eles são mais reativos às últimas mudanças de preços do que SMAs, o que torna os resultados dos EMAs mais oportunos e explica por que a EMA é a média preferida entre muitos comerciantes. Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, os comerciantes com uma perspectiva de curto prazo pode não se preocupam com qual média é utilizada, uma vez que a diferença entre as duas médias é geralmente uma questão de centavos simples. Por outro lado, os comerciantes com uma perspectiva de longo prazo devem dar mais consideração à média que eles usam porque os valores podem variar em alguns dólares, o que é suficiente de uma diferença de preço para provar ser influente nos retornos realizados - especialmente quando você está Negociando uma grande quantidade de estoque. Como com todos os indicadores técnicos. Não há um tipo de média que um comerciante pode usar para garantir o sucesso, mas usando julgamento e erro, você pode, sem dúvida, melhorar o seu nível de conforto com todos os tipos de indicadores e, como resultado, aumentar suas chances de fazer sábias decisões comerciais. Para saber mais sobre médias móveis, consulte Noções básicas sobre médias móveis e princípios básicos de médias móveis ponderadas. Uma classificação de ações negociadas quando um dividendo declarado pertence ao vendedor e não ao comprador. Um estoque será. Uma unidade que é igual a 1 / 100th de 1, e é usada para denotar a mudança em um instrumento financeiro. O ponto de base é comumente. O regulamento do Conselho da Reserva Federal que governa contas de dinheiro do cliente eo montante de crédito que as empresas de corretagem e. Uma política monetária não convencional em que um banco central compra ativos financeiros do setor privado para diminuir os juros. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição de depósito. Reveja a lista algumas das operações e funções em uma empresa que dependem de uma previsão de demanda do produto. Qual é a diferença entre métodos de previsão quantitativos e métodos qualitativos de previsão Descreva a diferença entre as previsões de curto e longo alcance. Discutir o papel da previsão no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Por que a previsão precisa é tão importante para as empresas que usam um sistema de inventário de reabastecimento contínuo Discuta a relação entre previsão e TQM. Que tipos de métodos de previsão são usados para o planejamento estratégico de longo prazo Descrever o método Delphi para previsão. Qual é a diferença entre uma tendência e um ciclo e um padrão sazonal Como é o método da média móvel semelhante ao alisamento exponencial Nos exemplos de capítulo para métodos de séries crônicas, a previsão de partida sempre foi assumida como a mesma da demanda real no primeiro período . Sugira outras maneiras de que a previsão inicial possa ser derivada em uso real. O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado Como o modelo de previsão da linha de tendência linear difere de um linear Modelo de regressão para previsão Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel ea média móvel ponderada, a suavização exponencial ea suavização exponencial ajustada, ea linha de tendência linear, qual você considera o melhor Por que vantagens o suavização exponencial ajustada tem Sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência Descrever como uma previsão é monitorada para detectar bias. Explicar a relação entre o uso de um sinal de rastreamento e os limites de controle estatístico para o controle de previsão. Selecionando de MAD, MAPD, MSE, E e E. Qual a diferença entre regressão linear e múltipla? Defina os diferentes componentes (y, x, a, eb) de uma equação de regressão linear. Uma empresa que produz equipamentos de vídeo, incluindo videocassetes, câmeras de vídeo e televisores, está tentando prever quais novos produtos e inovações de produtos podem ser tecnologicamente viáveis e que os clientes podem exigir dez anos no futuro. Especule sobre que tipo de métodos qualitativos ele pode usar para desenvolver esse tipo de previsão. Exercício de arrastar com o mouse Com o mouse, arraste os termos para o local correto no gráfico. Exercício de lançamento 10.1 Problemas resolvidos 1. Média móvel Uma empresa de manufatura tem uma demanda mensal para um de seus produtos da seguinte maneira: Desenvolver uma previsão média móvel de três períodos e uma média móvel ponderada de três períodos com pesos de 0,50, 0,30 e 0,20 para Os valores de demanda mais recentes, nessa ordem. Calcule MAD para cada previsão, e indique qual parece ser a mais exata. Passo 1. Calcular a média móvel de 3 meses usando a fórmula Para Maio, a previsão média móvel é o Passo 2. Calcular a média móvel ponderada de 3 meses usando a fórmula Para Maio, a previsão média ponderada é Os valores para as previsões médias móveis São mostrados na tabela a seguir: Etapa 3. Calcular o valor MAD para ambas as previsões: O valor MAD para a média móvel de 3 meses é 80,0 eo valor MAD para a média móvel ponderada de 3 meses é 75,6, indicando que não há Diferença de precisão entre as duas previsões, embora a média móvel ponderada seja ligeiramente melhor. 2. Suavização Exponencial Uma empresa de software de computador experimentou a seguinte demanda para seu pacote de software de Finanças Pessoais: Desenvolva uma previsão de suavização exponencial usando um 0,40 e uma previsão de suavização exponencial ajustada usando um 0,40 eb 0,20. Compare a precisão das duas previsões usando MAD e erro cumulativo. Etapa 1. Calcular a previsão de suavização exponencial com um 0.40 usando a seguinte fórmula: Para o período 2, a previsão (supondo F 1 56) é Para o período 3, a previsão é calculada de forma similar e mostrada na tabela anexa. Passo 2. Calcular a previsão de suavização exponencial ajustada com 0,40 e b 0,20 usando a fórmula Começando com a previsão para o período 3 (desde F 1 F 2 e assumiremos T 2 0), As previsões ajustadas restantes são calculadas de forma similar e são Mostrado na tabela a seguir: Etapa 3. Calcular o valor de MAD para cada previsão: Etapa 4. Calcular o erro cumulativo para cada previsão: Como tanto o MAD quanto o erro cumulativo são menores para a previsão ajustada, ele parece ser o mais preciso . 3. Regressão linear Uma loja local de produtos de construção acumulou dados de vendas de 2 165 4 madeira (em pés de tábuas) eo número de licenças de construção em sua área nos últimos dez trimestres: Desenvolver um modelo de regressão linear para esses dados e determinar a força Da relação linear usando correlação. Se o modelo parecer ser relativamente forte, determine a previsão para a madeira dada dez licenças de construção no próximo trimestre. Etapa 1. Calcular os componentes da equação de regressão linear, y a bx, usando as fórmulas de mínimos quadrados Passo 2. Desenvolver a equação de regressão linear: Passo 3. Calcular o coeficiente de correlação: Assim, parece haver uma forte relação linear. Etapa 4. Calcular a previsão para x 10 licenças.
No comments:
Post a Comment