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 nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Médias migratórias: quais são eles, entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para avaliar a direção da tendência atual. Todo 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 determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico para permitir que os comerciantes vejam dados suavizados em vez de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando a média aritmética de um determinado 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 depois dividiria o resultado em 10. Na Figura 1, a soma dos preços nos 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, 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 para dar aos comerciantes uma idéia de como um recurso tem um preço relativo aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas um meio regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser descartados do conjunto e novos pontos de dados devem vir para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está constantemente em movimento para contabilizar os novos dados à medida que ele se torna 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) se move para a direita e o último valor de 15 é descartado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a redução da média do conjunto de dados, o que faz, neste caso de 11 a 10. O que as médias móveis parecem Uma vez que os valores da MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e depois conectados para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos dos 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 se acostumará a elas com o passar do tempo. 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, introduza um tipo diferente de média móvel e examine como isso difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas, como todos os indicadores técnicos, 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 ocorre na sequência. 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 esta crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, que desde então levaram à invenção de vários tipos de novas médias, sendo a mais popular a média móvel exponencial (EMA). (Para leitura adicional, veja Noções básicas de médias móveis ponderadas e qual a diferença entre uma SMA e uma 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 Para novas informações. Aprender a equação um tanto complicada para calcular um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, já que quase todos os pacotes de gráficos fazem os cálculos para você. No entanto, para você geeks de 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 nenhum valor disponível para usar como 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. Nós fornecemos uma amostra de planilha que inclui exemplos da vida real de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A Diferença entre o EMA e o SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA e o EMA são calculados, dê uma olhada em como essas médias diferem. Ao analisar o cálculo da EMA, você notará que é dada mais ênfase aos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos de tempo utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. Observe como o EMA tem um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido que o SMA quando o preço está em declínio. Essa capacidade de resposta é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que os dias diferentes significam As médias em movimento são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que deseja ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns usados em 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 para as mudanças de preços. Quanto maior o período de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um marco de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual é o melhor para você é experimentar vários períodos de tempo diferentes até encontrar um que se encaixa na sua estratégia. Médias móveis: como usá-las Há alguns meses eu tive uma publicação sobre Momentum Echo (clique aqui para ler a publicação). Eu corri em outro papel relativo (ou impulso, se você preferir), que prova ainda outro fator. No papel de Seung-Chan Parks, The Moving Average Ratio and Momentum, ele analisa a relação entre uma média móvel de curto e longo prazo do preço, para classificar os valores mobiliários pela força. Isso é diferente da maioria da literatura acadêmica. A maioria dos outros estudos utiliza rendimentos simples de ponto a ponto para classificar os títulos. Os técnicos usaram médias móveis durante anos para suavizar o movimento de preços. Na maioria das vezes, vemos pessoas usando o cruzamento de uma média móvel como sinal de negociação. O Park usa um método diferente para seus sinais. Em vez de procurar cruzamentos simples, ele compara a proporção de uma média móvel com outra. Um estoque com a média móvel de 50 dias significativamente acima (abaixo) a média móvel de 200 dias terá um ranking alto (baixo). Os valores mobiliários com a média móvel de 50 dias, muito próximo da média móvel de 200 dias, serão encerrados no meio da embalagem. No papel, o parque é parcial à média móvel de 200 dias como a média móvel a mais longo prazo, e ele testa uma variedade de médias de curto prazo variando de 1 a 50 dias. Não deve ser uma surpresa que todos eles funcionem. Na verdade, eles tendem a funcionar melhor que os simples fatores baseados em preços e retorno. Isso não veio como uma grande surpresa para nós, mas apenas porque acompanhamos um fator similar por vários anos que usa duas médias móveis. O que sempre me surpreendeu é o quão bem esse fator é comparado a outros métodos de cálculo ao longo do tempo. O fator que acompanhamos é o índice médio móvel de uma média móvel de 65 dias para a média móvel de 150 dias. Não é exatamente o mesmo que o Parque Testado, mas o mesmo. Eu puxei os dados que temos sobre esse fator para ver como ele se compara aos fatores padrão de retorno de preços de 6 e 12 meses. Para este teste, o decile superior das fileiras é usado. As carteiras são formadas mensalmente e reequilibradas em cada mês. Tudo é executado em nosso banco de dados, que é um universo muito semelhante ao SP 500 SP 400. (clique para ampliar) Nossos dados mostram o mesmo que os testes de Parques. Usar uma proporção de médias móveis é significativamente melhor do que simplesmente usar fatores de retorno de preço simples. Nossos testes mostram a relação média móvel somando cerca de 200 bps por ano, o que não é um pequeno feito. Também é interessante notar que chegamos exatamente a mesma conclusão usando diferentes parâmetros para a média móvel e um conjunto de dados completamente diferente. Isso apenas mostra como o conceito de força relativa é robusto. Para aqueles leitores que leram nossos documentos (disponíveis aqui e aqui), você pode estar se perguntando como esse fator funciona usando nosso processo de teste de Monte Carlo. Não vou publicar esses resultados nesta publicação, mas posso dizer que esse fator médio móvel está consistentemente próximo ao topo dos fatores que rastreamos e tem um volume de negócios bastante razoável para os retornos que ele gera. Usar uma proporção média móvel é uma ótima maneira de classificar os valores mobiliários para uma estratégia de força relativa. Os dados históricos mostram que funciona melhor do que os simples fatores de retorno de preços ao longo do tempo. É também um fator muito robusto porque várias formulações funcionam e funciona em vários conjuntos de dados. Esta entrada foi postada na quinta-feira, 26 de agosto de 2018 às 1:39 da manhã e está arquivada em Relative Strength Research. Você pode acompanhar as respostas a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta. Ou rastreamento de seu próprio site. 9 Respostas à relação média móvel e impulso Outra alternativa baseada em média móvel para usar momentum ponto-a-ponto é tomar a média móvel do impulso 8230 Por exemplo, se você verificar rankings de impulso simples diariamente, it8217s é muito ruidoso, a solução principal foi , 8220don8217t verificar diariamente, 8221, ou seja, verificar mensalmente ou trimestralmente e rerank e reequilibrar as participações. No entanto, você pode verificar diariamente, e potencialmente reequilibrar diariamente, com muito menos ruído se, ao invés de usar um impulso de 12 meses, você usa a média móvel de 21 dias de momentum de 252 dias. Isso também é equivalente, BTW, à proporção da média móvel de hoje de 8217s de 21 dias para a média móvel de 21 dias. A vantagem de usar a média de momentum é que você tem mais capacidade de resposta às mudanças de impulso do que você faz se você verificar o universo oncemonth ou quarterly. Certamente, é muito mais gerenciável usar a técnica MA se você tiver um universo menor para aplicá-lo, pois uso um grupo de ETFs como meu universo, ele funciona bem para mim. Dado que você está trabalhando em um universo de 900 ações e divulgando participações em um formato de fundo, pode não ser aplicável a você, mas pensei que você poderia achar interessante. Isso também é equivalente, BTW, à proporção da média móvel de 21 dias de hoje para a média móvel de 21 dias DE 252 DIAS AGO 8211 EDIT. John Lewis diz: também rastreamos fatores que levam uma média móvel de um cálculo ou pontuação momentânea. O antigo truque de técnicos de usar um MA para suavizar o ruído funciona com força relativa, como acontece com o preço bruto. A freqüência de reequilíbrio geralmente determina o tipo de modelo que você pode usar. Nós executamos estratégias que só podem ser reequilibradas uma vez por trimestre, e temos que usar modelos diferentes para aqueles que fazemos para estratégias que observamos diariamente ou semanalmente. Ambos os métodos funcionam se você usa o fator apropriado, e não descobrimos que o aumento da freqüência de reequilíbrio aumenta automaticamente o retorno. Às vezes, tira do retorno. Depende totalmente do fator e da forma como o implementa (pelo menos na minha experiência). Com os universos e parâmetros que eu testei, não notei o que eu chamaria de melhorias estatísticas significativas 8221 ao retornar ao mudar de rebaixos mensais para técnicas de média móvel que permitem rebatências diárias (potencialmente, pelo menos). O que I8217ve observou foi, em sua maior parte, o que I8217d chamava de retornos equivalentes nos dados do backtest. Eu notei particularmente que o número médio de negociações de ida e volta é apenas muito ligeiramente maior com o potencial de mudança diária, ou seja, há alguns whipsaws, mas apenas alguns. O que eu pessoalmente gosto sobre o potencial de mudanças diárias é, se hipoteticamente, uma das questões I8217m em falhas e queimaduras, a técnica MA seria sair mais rapidamente (e substituir por outra segurança). Obviamente, isso não aconteceu o suficiente no decorrer dos backtests para gerar uma diferença significativa no resultado, mas fornece um bom sabor à minha psique. Suponho que quando I8217m se aposentou e executando meu programa de alguma praia em algum lugar, eu preferiria ter que fazer o check-in mensalmente, no entanto. Aconteceu mais tarde. Por enquanto, enquanto I8217m no computador diariamente de qualquer maneira, também poderia executar meus exames, Paul Montgomery diz: 8220 Não vou publicar esses resultados nesta publicação, mas posso dizer que esse fator médio móvel está consistentemente próximo ao topo dos fatores que seguimos E tem um volume de negócios bastante razoável para os retornos que ele gera8221 O grande post 8211 gostaria de ver mais sobre este John Postagem interessante de fato, eu tenho lido muitos artigos sobre isso e pesquisando sua eficácia8230. A única coisa que não consigo compreender é como é que um fundo Como a AQR, que propõe outra forma de investimento dinâmico, está tão mal. Os seus retornos teóricos são cerca de 13 por ano, mas o fundo real ainda está em menos. Imagina se o investimento em viver com essa ideia gerará resultados próximos dos valores testados8230
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