Origem Média Móvel

Média móvel - MA O que é uma média móvel - MA Um indicador amplamente utilizado na análise técnica que ajuda a suavizar a ação de preços, eliminando o ruído das flutuações de preços aleatórias. Uma média móvel (MA) é um indicador de tendência ou atraso porque se baseia em preços passados. As duas MAs básicas e comumente usadas são a média móvel simples (SMA), que é a média simples de uma segurança em um determinado número de períodos de tempo, e a média móvel exponencial (EMA), que dá maior peso aos preços mais recentes. As aplicações mais comuns de MAs são identificar a direção da tendência e determinar os níveis de suporte e resistência. Enquanto os MAs são úteis o suficiente por si só, eles também formam a base para outros indicadores, como a Divergência da Convergência da Média Mover (MACD). Carregando o jogador. BREAKING DOWN Média móvel - MA Como exemplo de SMA, considere uma garantia 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 semanas 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento dos primeiros 10 dias como 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 atraso muito maior do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. O comprimento do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com rupturas acima e abaixo desta média móvel considerada como sinal comercial importante. 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. O 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 um MA a longo prazo. Forecast com análise de séries temporais O que está pregando Previsão é um método que é amplamente utilizado na análise de séries temporais para prever uma variável de resposta , Tais como lucros mensais, desempenho de ações ou números de desemprego, por um período de tempo especificado. As previsões são baseadas em padrões em dados existentes. Por exemplo, um gerente de armazém pode modelar a quantidade de produto a requisitar nos próximos 3 meses com base nos 12 meses anteriores de pedidos. Você pode usar uma variedade de métodos de séries temporais, como análise de tendências, decomposição ou suavização exponencial única, modelar padrões nos dados e extrapolar esses padrões para o futuro. Escolha um método de análise se os padrões são estáticos (constante ao longo do tempo) ou dinâmicos (mudança ao longo do tempo), a natureza da tendência e os componentes sazonais, e até que ponto você pretende prever. Antes de produzir previsões, ajuste vários modelos de candidatos aos dados para determinar qual modelo é o mais estável e preciso. Previsões para uma análise média móvel O valor ajustado no tempo t é a média móvel não centrada no tempo t -1. As previsões são os valores ajustados na origem da previsão. Se você prevê 10 unidades de tempo à frente, o valor previsto para cada tempo será o valor ajustado na origem. Os dados até a origem são usados ​​para calcular as médias móveis. Você pode usar o método das médias móveis contínuas calculando as médias móveis consecutivas. O método linear das médias móveis é freqüentemente usado quando há uma tendência nos dados. Primeiro, calcule e armazene a média móvel da série original. Em seguida, calcule e armazene a média móvel da coluna armazenada anteriormente para obter uma segunda média móvel. Na previsão ingênua, a previsão de tempo t é o valor dos dados no tempo t -1. Usando um procedimento de média móvel com uma média móvel do comprimento, um fornece uma previsão ingênua. Previsões para uma única análise de suavização exponencial O valor ajustado no tempo t é o valor suavizado no tempo t-1. As previsões são o valor ajustado na origem da previsão. Se você prevê 10 unidades de tempo à frente, o valor previsto para cada tempo será o valor ajustado na origem. Os dados até a origem são usados ​​para o alisamento. Na previsão ingênua, a previsão de tempo t é o valor dos dados no tempo t-1. Execute um alisamento exponencial único com um peso de um para fazer previsão ingênua. Previsões para uma análise de suavização exponencial dupla Suavização exponencial dupla utiliza componentes de nível e tendência para gerar previsões. A previsão para m períodos de antecedência de um ponto no tempo t é L t mT t. Onde L t é o nível e T t é a tendência no tempo t. Os dados até o tempo de origem da previsão serão usados ​​para o alisamento. Método Previsões para Invernos O método Winters usa os componentes de nível, tendência e sazonal para gerar previsões. A previsão para os períodos m antes de um ponto no tempo t é: onde L t é o nível e T t é a tendência no tempo t, multiplicado por (ou adicionado a um modelo aditivo) o componente sazonal para o mesmo período a partir do ano anterior. Winters Method usa dados até o tempo de origem da previsão para gerar as previsões.