Médias Móveis: Quais São Entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para medir a direção da tendência atual. Todo tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático 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 operadores analisem os dados suavizados, em vez de se concentrarem nas flutuações cotidianas de preços 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 dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você somaria 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 trader desejar 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 traders uma idéia de como um ativo é precificado em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os traders técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas de uma média comum. 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 entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para considerar novos dados à medida que se tornam disponíveis. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estejam sendo contabilizadas. Na Figura 2, quando o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita e o último valor de 15 é retirado 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 ele faz, nesse caso de 11 a 10. Como as médias móveis se parecem Uma vez que os valores do conjunto de dados MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectados para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos dos operadores técnicos, mas como elas são usadas podem variar drasticamente (mais sobre isso depois). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico, ajustando o número de períodos usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer confusas ou confusas a princípio, 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 como ela se parece, introduza um tipo diferente de média móvel e examine como ela difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os traders, mas como todos os indicadores técnicos, ela tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade da SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado da mesma forma, independentemente de onde ocorra na sequência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma influência maior no resultado final. Em resposta a esta crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). (Para leitura adicional, consulte Noções básicas de médias móveis ponderadas e qual é a diferença entre um SMA e um EMA) Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes em uma 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 perceber que não há nenhum valor disponível para usar como a EMA anterior. Esse pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima de lá. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e o SMA Agora que você tem um melhor entendimento de como o SMA e o EMA são calculados, vamos ver como essas médias diferem. Observando o cálculo da EMA, você notará que mais ênfase é colocada nos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, os números de períodos usados em cada média são idênticos (15), mas a EMA responde mais rapidamente às variações de preços. Observe como o EMA tem um valor mais alto quando o preço está subindo e cai mais rápido do que o da SMA quando o preço está em queda. Essa capacidade de resposta 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 qualquer período de tempo desejado 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 período de tempo usado para criar a média, mais sensível será para as alterações de preço. Quanto maior o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há prazo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar vários períodos de tempo diferentes até encontrar um que se encaixe na sua estratégia. Médias móveis: como usar TheThomas Bulkowski8217s atividades de investimento bem sucedido lhe permitiu se aposentar aos 36 anos. Ele é um autor internacionalmente conhecido e comerciante com 30 anos de experiência no mercado de ações e amplamente considerado como um dos principais especialistas em padrões gráficos. Ele pode ser encontrado em Support this site Clique nos links (abaixo) para ir para a Amazon. Se você comprar QUALQUER COISA, eles pagam pelo encaminhamento. Média móvel de 12 meses Bulkowskis Escrito por e copyright copy 2005-2016 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Isenção de responsabilidade: você é o único responsável por suas decisões de investimento. Veja Privacidade / Isenção de Responsabilidade para mais informações. Este artigo discute como usar a média móvel de 12 meses para detectar mercados de touro e urso. Média móvel de 12 meses Introdução A figura acima é um gráfico de linhas dos preços de fechamento mensais do índice SampP 500 junto com uma média móvel de 12 meses desses fechamentos (mostrada em vermelho). Observe que, durante o início do mercado de urso de 2000 a 2002, o índice caiu abaixo da média móvel em A. Esse foi um sinal para vender e movimentar em dinheiro. No mercado de urso de 2007 a 2009, o índice também caiu abaixo da média móvel (em B). Em ambos os casos, o índice permaneceu abaixo da média móvel até a recuperação começar em C e D. Se você usasse a média móvel de 10 meses em vez de 12, o preço perfuraria a média no círculo azul e também ao longo do CB mova no primeiro toque. Isso teria causado uma transação desnecessária (compre, em seguida, venda, ou o contrário), de modo que uma média móvel simples de 12 meses funcione melhor. A média móvel ligeiramente mais longa o levará de volta ao mercado um pouco mais tarde em C e D do que a média móvel simples de 10 meses. Se você fosse testar isso, certifique-se de usar os preços de fechamento mensais e não os altos ou baixos durante o mês. Você descobrirá que a média móvel reduz o consumo e arrisca em relação a comprar e manter. Regras de negociação médias móveis de 12 meses Aqui estão as regras de negociação. Compre no mercado quando o índice SampP 500 estiver acima da média móvel simples de 12 meses dos preços de fechamento. Venda quando o índice cai abaixo da média móvel. Testes de média móvel em 12 meses Pedi ao Dr. Tom Helget para executar uma simulação no índice SampP 500 de janeiro de 1950 a março de 2010. A tabela a seguir mostra uma parte de seus resultados. Aqui está o que ele diz sobre o teste. Meu teste foi executado de 1/3/1950 a 31/3/2010 (20.515 dias ou 56,17 anos) no GSPC. Negociações foram tomadas quando o fechamento cruzou acima do período menstrual n simples média móvel no aberto do dia após o sinal. Posições foram retiradas quando o fechamento cruzou abaixo do mesmo n período de média móvel simples no aberto do dia após o sinal. Eu permiti que compartilhamentos fracionários fossem comprados. Meu valor inicial era 100. Os períodos da média móvel simples mensal variaram de 6 a 14. A otimização revelou o melhor desempenho para ser a SMA de 12 meses com um retorno anual composto de 7,15. Se alguém comprasse em 29/1/1954 (a data da primeira negociação gerada pelo sistema) e mantivesse até a data final, o CAR teria sido 7,36. Você pode fazer o download de uma cópia dos resultados da planilha clicando no link. Escrito por e copy copyright 2005-2016 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Isenção de responsabilidade: você é o único responsável por suas decisões de investimento. Veja Privacidade / Isenção de Responsabilidade para mais informações. O homem é o melhor computador que podemos colocar a bordo de uma espaçonave, e o único que pode ser produzido em massa com mão-de-obra não especializada. Rolling 12 Months Average in DAX Computar a média de 12 meses em DAX parece uma tarefa simples, mas esconde alguns complexidade. Este artigo explica como escrever a melhor fórmula, evitando armadilhas comuns usando funções de inteligência de tempo. Começamos com o modelo de dados usual da AdventureWorks, com a tabela Produtos, Vendas e Calendário. O calendário foi marcado como uma tabela de calendário (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência de tempo) e construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com essa configuração, é muito fácil criar uma primeira Tabela Dinâmica mostrando as vendas ao longo do tempo: Ao fazer a análise de tendências, se as vendas estiverem sujeitas à sazonalidade ou, mais geralmente, se você quiser remover o efeito de picos e quedas nas vendas, Uma técnica comum é a computação do valor durante um determinado período, geralmente de 12 meses, e sua média. A média móvel ao longo de 12 meses fornece um indicador suave da tendência e é muito útil em gráficos. Dada uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com essa fórmula, que ainda tem alguns problemas que resolveremos mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor de vendas depois de criar um filtro no calendário que mostra exatamente um ano completo de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto abrangente de datas entre os dois limites. A mais baixa é: Lendo a partir do mais interno: se estivermos mostrando dados por um mês, digamos julho de 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna no último dia de julho de 2007. Então, usamos NEXTDAY para tirar o primeiro de agosto de 2007 e finalmente usamos SAMEPERIODLASTYEAR para voltar um ano, produzindo 1º de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usarmos essa fórmula em uma Tabela Dinâmica, o resultado parecerá bom, mas tem um problema para a última data: Na verdade, como você pode ver na figura, o valor é calculado corretamente até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, nós não temos vendas em 2009), mas há um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o total geral em vez de um valor em branco, como seria de se esperar. De fato, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar em 1º de janeiro de 2011. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência de horário e espera-se que retorne conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale mais algumas palavras. Funções de inteligência de tempo não realizam cálculos em datas. Se você quiser tirar o dia depois de uma determinada data, basta adicionar 1 a qualquer coluna de data e o resultado será no dia seguinte. Em vez disso, as funções de inteligência de tempo alteram os conjuntos de datas de um lado para o outro ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY recebe sua contribuição (no nosso caso, uma tabela de linha única com o 31 de dezembro de 2010) e a altera um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2011, mas, porque a tabela de calendário não contém essa data, o resultado é em branco. Assim, nossa expressão calcula Vendas com um limite inferior em branco, o que significa o início do tempo, produzindo como resultado o total geral de vendas. Para corrigir a fórmula, basta alterar a ordem de avaliação do limite inferior: Como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após o turno de um ano atrás. Desta forma, tomamos o 31 de dezembro de 2010, movemos para 31 de dezembro de 2009 e tomamos o dia seguinte, que é 1 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela do calendário. O resultado é agora o esperado: neste ponto, precisamos apenas dividir esse número por 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-lo por 12. Na verdade, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela de calendário com a tabela de vendas depois que aplicamos o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: Você pode ver na próxima figura que a medida Meses12M calcula um valor correto: Vale a pena observar que a fórmula não funciona se você escolher um período. mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName tem apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, precisará usar uma coluna YYYYMM para poder contar mais de 12. A parte interessante dessa fórmula que usa filtragem cruzada é o fato de calcular o número de meses disponíveis mesmo quando você filtra usando outros atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor Azul usando um fatiador, as vendas começarão em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado em Vendas, a fórmula calcula corretamente que, em julho de 2007, há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: Nesse ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE ausente: quando a usamos em uma Tabela Dinâmica, ainda tem um pequeno problema: na verdade, o valor é calculado também para meses para os quais não há vendas (ou seja, meses futuros): Isso pode ser resolvido usando uma instrução IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não houver vendas. Eu não tenho nada contra o IF, mas, para o desempenho viciado entre você, sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um matador de desempenho, porque poderia forçar o mecanismo de fórmula DAX a entrar. Nesse caso específico, a diferença é insignificante, mas Como regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento como esta: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra Vendas, você pode facilmente avaliar como a média móvel delineia tendências de uma maneira muito mais limpa: Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (newsletter). Desmarque para baixar gratuitamente o arquivo.
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