Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. A maneira estranha de uma média móvel furões a tendência de uma massa de medições confusas pode ser visto por traçar a média móvel de 10 dias, juntamente com os pesos diários originais, Como pequenos diamantes. As médias móveis utilizadas até agora dão significado igual a todos os dias na média. Este neednt seja assim. Se você pensar nisso, não faz muito sentido, especialmente se você está interessado em usar uma média móvel de longo prazo para suavizar os choques aleatórios na tendência. Suponha que você está usando uma média móvel de 20 dias. Por que deve seu peso quase três semanas atrás ser considerado igualmente relevante para a tendência atual como o seu peso esta manhã Várias formas de médias ponderadas móveis foram desenvolvidos para resolver esta objeção. Em vez de apenas somar as medidas para uma seqüência de dias e dividir pelo número de dias, em uma média móvel ponderada cada medida é primeiro multiplicado por um fator de peso que difere de dia para dia. A soma final é dividida, não pelo número de dias, mas pela soma de todos os fatores de peso. Se fatores de peso maiores forem usados para dias mais recentes e fatores menores para medidas mais adiantadas no tempo, a tendência será mais responsiva a mudanças recentes sem sacrificar a suavização proporcionada por uma média móvel. Uma média móvel não ponderada é simplesmente uma média móvel ponderada com todos os fatores de peso iguais a 1. Você pode usar todos os fatores de peso que você gosta, mas um determinado conjunto com o monicker jawbreaking Exponentially Smoothed Moving Average provou ser útil em aplicações que vão desde radar de defesa aérea Para a negociação do mercado de barriga de porco de Chicago. Vamos colocá-lo para o trabalho em nossa barriga também. Este gráfico compara os fatores de peso para uma média movimentada de 20 dias exponencialmente suavizada com uma média móvel simples que pesa todos os dias igualmente. A suavização exponencial dá à medição de hoje duas vezes o significado que a média simples atribuiria, a medida de ontem um pouco menos do que isso e cada dia sucessivo menos do que seu antecessor com o dia 20 contribuindo apenas 20 tanto para o resultado como com uma média móvel simples. Os fatores de peso em uma média móvel exponencialmente suavizada são poderes sucessivos de um número chamado constante de suavização. Uma média móvel exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 1 é idêntica a uma média móvel simples, uma vez que 1 para qualquer potência é 1. As constantes de suavização inferiores a 1 pesam os dados recentes mais fortemente, com a tendência para as medições mais recentes a aumentar à medida que a suavização Constante diminui em direção a zero. Se a constante de suavização for superior a 1, os dados mais antigos são mais ponderados do que as medidas recentes. Este gráfico mostra os factores de peso resultantes de valores diferentes da constante de suavização. Observe como os fatores de peso são todos 1 quando a constante de suavização é 1. Quando a constante de suavização está entre 0,5 e 0,9, o peso dado a dados antigos cai tão rapidamente em comparação com medidas mais recentes que não há necessidade de restringir a média móvel para Um número específico de dias podemos calcular a média de todos os dados que temos, desde o início, e deixar os fatores de peso calculados a partir da constante de suavização automaticamente descartar os dados antigos, uma vez que se torna irrelevante para a tendência atual. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Como exemplo da SMA, considere um título 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 seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.
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