Média móvel de 11 anos

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 Gama 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 reais de dados. Médias migratórias: quais são eles, entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para avaliar a direção da tendência atual. Todo o 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 os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações de preços do dia a dia que são 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 de uma média 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. Uma vez que o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor elevado de 15, você esperaria ver a diminuição 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 foi calculado, 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 anteriormente mencionada. 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 ele ocorre na seqüência. 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 uma EMA pode ser desnecessária 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, vamos dar 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 do 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 utilizados nas 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 usar as atividades de investimento bem sucedidas ThemThomas Bulkowski8217s, ele se aposentou aos 36 anos. Ele é um autor e comerciante internacionalmente conhecido com 30 anos de experiência no mercado de ações e amplamente considerado como um especialista líder em padrões de gráficos. Ele pode ser alcançado em Suporte neste site. Clique nos links (abaixo) leva você para a Amazon. Se você comprar NENHUMA coisa, eles pagam pelo encaminhamento. Bulkowskis Média de Mudança de 12 meses Escrito e cópia de direitos autorais 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. Este artigo discute como usar a média móvel de 12 meses para detectar mercados de touro e urso. Introdução média móvel de 12 meses A figura acima é um gráfico de linha dos preços de fechamento mensais do índice SampP 500, juntamente com uma média móvel de 12 meses das fechaduras (mostrada em vermelho). Observe que durante o início do mercado ostentoso de 2000 a 2002, o índice caiu abaixo da média móvel em A. Esse foi um sinal para vender e entrar em dinheiro. No mercado ostentoso 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 dos 12, o preço perfuraria a média no círculo azul e também ao longo do CB Mova-se no primeiro toque. Aqueles teriam causado uma transação desnecessária (comprar então vender ou o reverso), então uma média móvel simples de 12 meses funciona melhor. A média móvel ligeiramente mais longa o levará de volta ao mercado ligeiramente mais tarde em C e D do que a média móvel simples de 10 meses. Se você testasse isso, certifique-se de usar os preços de fechamento mensais e não os altos ou baixos durante o mês. Você achará que a média móvel reduz a redução e o risco de compra e retenção. Regras de negociação média móvel de 12 meses Aqui estão as regras de negociação. Compre no mercado quando o índice SampP 500 sobe acima da média móvel simples de 12 meses dos preços de fechamento. Vender quando o índice cai abaixo da média móvel. Teste médio médio de 12 meses Solicitei ao Dr. Tom Helget que execute uma simulação no índice SampP 500 de janeiro de 1950 a março de 2018. A tabela a seguir mostra uma parte dos resultados. Aqui está o que ele diz sobre o teste. Meu teste correu de 131950 a 3312018 (20.515 dias ou 56.17 anos) no GSPC. As negociações foram realizadas quando o fechamento cruzou acima da média móvel mensal do período n no aberto do dia após o sinal. As posições foram encerradas quando o fechamento se cruzou abaixo do mesmo n, média móvel simples na abertura do dia após o sinal. Eu permitiu que partes fracionárias fossem compradas. Meu valor inicial foi de 100. Os períodos da média móvel simples mensal variaram de 6 a 14. A otimização revelou o melhor desempenho para ser o SMA de 12 meses com um retorno anual composto de 7,15. Se alguém fosse comprar em 1291954 (a data do primeiro comércio gerado pelo sistema) e manter a data final, o CAR teria sido 7.36. Você pode baixar uma cópia dos resultados da planilha clicando no link. Escrito por e copia de direitos autorais 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. O homem é o melhor computador que podemos colocar a bordo de uma nave espacial e o único que pode ser produzido em massa com mão-de-obra não qualificada. Avaliação: análise de dados e software estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Boston College egen, ma ( ) E suas limitações Statarsquos comando mais óbvio para calcular médias móveis é a função ma () de egen. Dada uma expressão, ela cria uma média móvel daquela expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser estranho. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não podem ser combinados pela varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, fica fora do conjunto de comandos especificamente escritos para séries temporais veja séries de tempo para obter detalhes. Abordagens alternativas Para calcular as médias móveis para os dados do painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido o tsset de antemão. Isso vale muito a pena fazer: não só você pode economizar-se especificando repetidamente a variável do painel e a variável de tempo, mas o Stata se comporta de forma inteligente com quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando gerar Usando operadores de séries temporais, como L. e F.. Dê a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você, naturalmente, não está limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas), calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis de três períodos, igualmente ponderadas, seriam dadas e alguns pesos podem ser facilmente especificados: você pode, claro, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável, como myvar. Uma grande vantagem desta abordagem é que a Stata faz automaticamente o que é certo para os dados do painel: os valores de liderança e atraso são elaborados dentro dos painéis, assim como a lógica determina que eles deveriam ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso poderia ser útil para gerar uma expectativa adaptativa sobre o que uma variável será baseada apenas em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos últimos quatro valores, usando um esquema de ponderação fixa (pode ser um atraso de 4 períodos Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () from SSC Use o filtro de função egen escrito () do egenmore package em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote, após o qual a ajuda, além disso, aponta para detalhes no filtro (). Os dois exemplos acima serão renderizados (Nesta comparação, a abordagem de geração é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento.) Os atrasos são um número. Leva a atrasos negativos: neste caso -11 se expande para -1 0 1 ou liderar 1, lag 0, lag 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os itens atrasados ​​ou atrasados ​​correspondentes: neste caso, esses itens são F1.myvar . Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é dimensionar cada coeficiente pela soma dos coeficientes de modo que o coeficiente de coef (1 1 1) seja equivalente aos coeficientes de 13 13 13 e a normalização de coef (1 2 1) seja equivalente a coeficientes de 14 12 14 . Você deve especificar não apenas os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a principal razão para egen, filter () é suportar o caso pontualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Também pode-se dizer que obrigar os usuários a especificar coeficientes é uma pressão pouco sobre eles para pensar sobre os coeficientes que eles querem. A justificativa principal para os pesos iguais é, a adivinhar, a simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de freqüência péssimas, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima pode ser qualquer um dos quais é tão complicado quanto a abordagem gerada. Existem casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove séculos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de conseguir, do mesmo modo, assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com os dados do painel. Na verdade, como afirmado acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset de antemão. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando do usuário tsgraph é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um Stata 7 atualizado por um ssc inst tsgraph. E quanto a subconjunto com se Nenhum dos exemplos acima faz uso de restrições if. Na verdade egen, ma () não permitirá que se especifique. Ocasionalmente, as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com se. Vamos identificar duas possibilidades: interpretação fraca: não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha que, como consequência de alguma condição, as observações 1-42 estão incluídas, mas não as observações 43. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43 se a média se prolongar para trás e para frente e for pelo menos 3, e dependerá de algumas das observações em algumas circunstâncias. Nosso palpite é que a maioria das pessoas iria pela interpretação fraca, mas se isso é correto, egen, filter () não é compatível se também. Você sempre pode ignorar o que você não quer ou mesmo definir valores indesejados a perder depois, usando o substituir. Uma nota sobre resultados faltantes nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de atrasos e leads, egen, ma () produz falta onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centradas para as caudas. Em contraste, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, qualquer coisa especial para evitar resultados perdidos. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e qual cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerando qualquer ciência subjacente que possa ser trazida para suportar.