Simple moving average questions

Simples média móvel Uma média móvel simples é um indicador de tendência que elimina a volatilidade do movimento de preços diários e suaviza-lo em uma linha que é plotada no topo do movimento de preço de um título. Como todos os outros indicadores técnicos, uma média móvel simples é baseada em dados de preços passados ​​e, portanto, retarda o movimento de preços atual, mas as informações fornecidas são extremamente benéficas. Você pode adicionar até três médias móveis simples em seu gráfico, e você pode personalizar o período de tempo para cada um. Por exemplo, se você decidir traçar três médias móveis simples em seu gráfico, você pode selecionar períodos de 30, 50 e 200. Isso significa que a primeira média móvel seria média do movimento de preços para os últimos 30 períodos de tempo, o segundo A média móvel seria a média do movimento de preços para os últimos 50 períodos, ea última média móvel seria a média do movimento de preços para os últimos 200 períodos. Usar médias móveis é a maneira mais fácil de determinar a tendência de uma segurança. Se a média móvel está apontando para cima, a segurança está tendendo mais alto. Se a média móvel está apontando para baixo, a segurança é tendência menor. Naturalmente, o período de tempo da média móvel determina como responsivo, ou volátil, a média móvel vai ser. Uma média móvel de curto prazo, como a média móvel simples de 30 períodos, vai ser muito mais sensível do que uma média móvel de longo prazo, como a média móvel simples de 200 períodos. Você pode ver isso na tabela AAPL, onde a média móvel simples de 30 dias move-se mais do que a média móvel simples de 200 períodos. Olhando para este gráfico, a média móvel simples de curto prazo de 30 períodos tende a ser mais baixa enquanto a média móvel de longo prazo de 200 períodos tende mais alta. Sinta-se livre para nos enviar comentários sobre o conteúdo da educação ou as novas Yahoo Finance Charts. Example Perguntas (a partir de testes passados) Nota: A resposta correta é seguido por. O código i - j refere - se a que parte do texto a pergunta está destinada a tratar. 1. Quais os fatores que as cinco técnicas de suavização de dados apresentadas no Capítulo Três têm em comum? A) Todos usam apenas observações passadas dos dados. B) Todos eles não conseguem prever inversões cíclicas nos dados. C) Todos suavizam o ruído de curto prazo através da média dos dados. D) Todos os produtos correlacionaram as previsões em série. E) Todos os itens acima estão corretos. 2. Uma média móvel de 3 pontos centrada simples da variável de séries temporais Xt é dada por: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) / 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) / 3. C) (Xt1 Xt Xt-1) / 3. D) Nenhuma das alternativas acima está correta. 3. A suavização média móvel pode levar a inferência enganosa quando aplicada a A) dados estacionários. B) previsão inversão de tendência no mercado de ações. C) conjuntos de dados pequenos e limitados. D) grandes e abundantes conjuntos de dados. E) Nenhuma das alternativas acima está correta. 4. Qual dos seguintes não é correto no que se refere à escolha do tamanho apropriado da constante de suavização (a) no modelo de suavização exponencial simples A) Selecione valores próximos de zero se a série tiver grande variação aleatória. B) Selecione valores próximos de um se você deseja que os valores de previsão dependam fortemente das mudanças recentes nos valores reais. C) Selecione um valor que minimize RMSE. D) Selecione um valor que maximize o erro médio quadrado. E) Todos os itens acima estão corretos. 5. A constante de suavização (a) do modelo de suavização exponencial simples A) deve ter um valor próximo de um se os dados subjacentes forem relativamente erráticos. B) deve ter um valor próximo de zero se os dados subjacentes forem relativamente suaves. C) está mais próximo de zero, maior a revisão na previsão atual dado o erro de previsão atual. D) estiver mais próximo de um, maior será a revisão na previsão atual, dado o atual erro de previsão. 6. O procedimento de mínimos quadrados minimiza a A) soma dos resíduos. B) quadrado do erro máximo. C) soma dos erros absolutos. D) soma dos resíduos quadrados. E) Nenhuma das alternativas acima está correta. 7. Um residual é A) a diferença entre a média de Y condicional em X ea média incondicional. B) a diferença entre a média de Y eo seu valor real. C) a diferença entre a predição de regressão de Y eo seu valor real. D) a diferença entre a soma dos erros quadrados antes e depois de X é usada para prever Y. E) Nenhuma das anteriores está correta. 8 Os distúrbios do modelo de regressão (erros de previsão) A) assumem uma distribuição de probabilidade normal. B) são considerados independentes ao longo do tempo. C) são assumidos como média para zero. D) pode ser estimado por resíduos OLS. E) Todos os itens acima estão corretos. 9. Os índices sazonais de vendas para o Black Lab Ski Resort são para janeiro 1,20 e dezembro 0,80. Se as vendas de dezembro para 1998 fossem 5.000, uma estimativa razoável das vendas para janeiro de 1999 é: E) Nenhuma das opções acima está correta. 10. Quais das seguintes técnicas não são utilizadas para resolver o problema da autocorrelação A) Modelos autorregressivos. B) Melhorar a especificação do modelo. C) Alisamento médio móvel. D) Primeiro diferenciar os dados. E) Regressão utilizando alterações percentuais. 11. Qual das seguintes não é uma conseqüência da correlação serial A) As estimativas da inclinação de OLS são agora imparciais. B) Os intervalos de previsão OLS são tendenciosos. C) O R-quadrado é menor que 0,5. D) As estimativas pontuais são imparciais. E) Nenhuma das alternativas acima está correta. 12. A autocorrelação leva ou causa: B) Correlação serial. C) Regressão espúria. D) Regressão não linear. E) Todos os itens acima estão corretos. 13. Os intervalos de predição exatos para a variável dependente A) são arqueados em torno da linha de regressão estimada. B) São lineares em torno da linha de regressão estimada. C) não consideram a variabilidade de Y em torno da regressão da amostra. D) não ter em conta a aleatoriedade da amostra. E) Nenhuma das alternativas acima está correta. Problema Curto Exemplo 14. Um modelo de regressão linear bivariada que relaciona os gastos com viagens domésticas (DTE) em função do rendimento per capita (IPC) foi estimado como: DTE -9589.67 .953538 (IPC) DTE de Previsão na hipótese de IPC ser 14.750. Faça o ponto apropriado e estimativas aproximadas de intervalo de 95 por cento, assumindo que a variância de erro de regressão estimada foi 2,077,230.38. A estimativa pontual de DTE é: DTE -9589,67 .953538 (14,750) 4,475.02. O erro padrão da regressão é 1441,26 eo intervalo de confiança aproximado de 95 é: 4,475.02 plusmn (2) (1441,26) 4,475.02 plusmn 2882,52 P1592,50 lt DTE lt 7357,54 .95. B) Dado que o DTE real foi de 7.754 (milhões), calcule o erro percentual na sua previsão. Se o valor real do DTE for 7.754, o erro percentual na previsão, baseado na estimativa pontual de 4475.02, é 42.3. (7754 - 4475,02) / 7754,423. 15 Se se verificar que os erros de previsão de um modelo do tipo ARIMA apresentam correlação serial, tal modelo A) não é um modelo de previsão adequado. B) é um candidato para adicionar outra variável explicativa. C) quase certamente contém sazonalidade. D) é um candidato para a regressão Cochrane-Orcutt. E) Todos os itens acima estão corretos. 16. Os modelos de média móvel são melhor descritos como A) médias simples. B) médias não ponderadas. C) médias ponderadas das séries de ruído branco. D) médias ponderadas de variáveis ​​aleatórias não normais. E) Nenhuma das opções acima está correta. 17. Qual dos seguintes padrões do correlograma da função de autocorrelação parcial é inconsistente com um processo de dados autorregressivo subjacente A) Declínio exponencial para zero. B) Ciclicamente declinando para zero. C) Positivo no início, então negativo e aumentando a zero. D) Negativo no início, depois positivo e decrescente para zero. E) Todos os itens acima estão corretos. A função de autocorrelação de uma série de tempo mostra coeficientes significativamente diferentes de zero nos retornos 1 a 4. A função de autocorrelação parcial mostra um pico e monotonicamente aumenta para zero à medida que aumenta o comprimento dos retornos. Tal série pode ser modelada como um modelo. E) Nenhuma das alternativas acima está correta. 19. Qual das seguintes não é uma primeira etapa no processo de seleção do modelo ARIMA A) Examine a função de autocorrelação da série bruta. B) Examine a função de autocorrelação parcial da série bruta. C) Teste os dados quanto à estacionaridade. D) Estimar um modelo ARIMA (1,1,1) para fins de referência. E) Todos os itens acima estão corretos. 20 Qual é a hipótese nula que está sendo testada usando a estatística Box-Pierce A) O conjunto de autocorrelações é conjuntamente igual a zero. B) O conjunto de autocorrelações não é conjuntamente igual a zero. C) O conjunto de autocorrelações são conjuntamente iguais a um. D) O conjunto de autocorrelações não são conjuntamente iguais a um. E) Todos os itens acima estão incorretos. 21. A principal finalidade da combinação de previsões é reduzir B) o viés de previsão médio. C) erro médio de previsão quadrática. D) erro médio absoluto de previsão. E) Todos os itens acima estão corretos. 22. Qual das seguintes é uma vantagem ao usar a abordagem adaptativa para estimar os pesos ótimos no processo de combinação de previsão A) Os pesos variam de período para período. B) Pode-se realizar um teste do viés do modelo de previsão combinado. C) A covariância entre variâncias de erro é utilizada. D) Os pesos são escolhidos de modo a maximizar a variância do erro de regressão. E) Todas as opções acima são corretas. Médias de Movimentação - Médias Móveis Simples e Exponenciais - Simples e Exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definir a direção atual com um atraso. As médias móveis são retardadas porque são baseadas em preços passados. Apesar desse atraso, as médias móveis ajudam a suavizar a ação dos preços e filtrar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador McClellan. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Here039s um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo simples da média móvel Uma média movente simples é dada forma computando o preço médio de uma segurança sobre um número específico dos períodos. A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco. Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são eliminados à medida que novos dados são disponibilizados. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre simplesmente os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor de média móvel está logo abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15. Os preços dos quatro dias anteriores eram mais baixos e isso faz com que a média móvel fique atrasada. Cálculo da média móvel exponencial As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar assim que uma média móvel simples é usada como o EMA anterior do período anterior no primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para um EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 ao preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de EMA 18.18. Um EMA de 20 períodos aplica uma ponderação de 9,52 ao preço mais recente (2 / (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo. De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você deseja uma porcentagem específica para uma EMA, use esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: Abaixo está um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um valor de 10- Dia média móvel exponencial para a Intel. As médias móveis simples são diretas e exigem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move conforme novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples (22,22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno. Esta planilha só remonta 30 períodos, o que significa que o afeto da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts volta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos para que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo totalmente dissipada. O fator de Lag Quanto maior a média móvel, mais o lag. Uma média móvel exponencial de 10 dias abraçará os preços muito de perto e virará logo após os preços virarem. Curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápido para mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o desaceleram. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - lethargic e lentos mudar. É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de rumo. O gráfico acima mostra o SampP 500 ETF com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e uma moagem SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro-fevereiro, a SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 e 100 dias quando se trata do fator de latência. Simples vs médias exponenciais Moving Embora existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, um não é necessariamente melhor do que o outro. As médias móveis exponenciais têm menos atraso e são, portanto, mais sensíveis aos preços recentes - e às recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponenciais virarão antes de médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. Preferência média móvel depende de objetivos, estilo analítico e horizonte temporal. Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais nítida do que o declínio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou baixa até o final de março. Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Comprimentos e prazos A duração da média móvel depende dos objetivos analíticos. Curtas médias móveis (5-20 períodos) são mais adequados para as tendências de curto prazo e de negociação. Os cartistas interessados ​​em tendências de médio prazo optariam por médias móveis mais longas que poderiam estender 20-60 períodos. Investidores de longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos de média móvel são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta é claramente uma média móvel a longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos chartists usam as médias móveis de 50 dias e de 200 dias junto. Curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Um simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação de tendências Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Esses exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão aumentando. Uma média móvel em queda indica que os preços, em média, estão caindo. A subida da média móvel de longo prazo reflecte uma tendência de alta a longo prazo. A queda da média móvel a longo prazo reflecte uma tendência de baixa a longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que foi necessário um declínio de 15 para reverter a direção dessa média móvel. Estes indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou depois de ocorrerem (na pior das hipóteses). MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50. Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que o fez, no entanto, MMM continuou maior nos próximos 12 meses. As médias móveis trabalham brilhantemente em tendências fortes. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas juntas para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilizasse um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema usando uma SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz de ouro. Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os crossovers médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de crossover média móvel irá produzir lotes de Whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de crossover triplo que envolve três médias móveis. Mais uma vez, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta atravessa as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com um EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. Usando um crossover média móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. O EMA de 10 dias quebrou abaixo do EMA de 50 dias em outubro atrasado (1), mas este não durou por muito tempo enquanto os 10 dias se moveram para trás acima em novembro meados de (2). Este cruzamento durou mais, mas o próximo crossover de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços de novembro, resultando em outra whipsaw. Esta cruz bearish não durou por muito tempo enquanto o EMA de 10 dias moveu para trás acima dos 50 dias alguns dias mais tarde (4). Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um movimento forte como o estoque avançou mais de 20. Existem dois takeaways aqui. Primeiramente, os crossovers são prone ao whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima / abaixo do EMA de 50 dias por um determinado montante antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. MACD torna-se positivo durante uma cruz de ouro e negativo durante uma cruz morta. O Oscilador de Preço Percentual (PPO) pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais. Observe que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não coincidirão com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50,200,1). Havia quatro crossovers de média móvel durante um período de 2 1/2 anos. Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negócios. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado para os 20s meados. Mais uma vez, os crossovers de média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preço As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os crossovers do preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência mais grande. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um olharia para cruzes de preço de alta somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociar em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrarão nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a tendência maior está para cima. Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de um uptrend mais grande. Uma volta cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra a Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e a EMA de 200 dias. O estoque movido acima e realizada acima da média móvel de 200 dias em agosto. Houve mergulhos abaixo dos 50 dias EMA no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços recuaram rapidamente acima dos 50 dias EMA para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. O EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e Resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias fornecidos suportam várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência reverteu com uma quebra de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500. Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente as médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superações. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias móveis são a tendência que segue, ou retardar, os indicadores que serão sempre um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim embora. Afinal, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante está em linha com a tendência atual. Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas dar também sinais atrasados. Don039t esperam vender no topo e comprar na parte inferior usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, médias móveis não devem ser utilizados por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold níveis. Adicionando médias móveis para gráficos StockCharts As médias móveis estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preços na bancada do SharpCharts. Usando o menu suspenso Sobreposições, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Open, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para a esquerda (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para a esquerda 10 períodos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para o direito 10 períodos. Múltiplas médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando outra linha de superposição para a bancada. Os membros do StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre várias médias móveis. Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com Varreduras StockCharts Aqui estão alguns exemplos de varreduras que os membros da StockCharts podem usar para varrer para várias situações de média móvel: Bullish Moving Average Cross: Esta varredura procura ações com uma média móvel em ascensão de 150 dias simples e uma linha de alta dos 5 EMA de dia e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está subindo, desde que ela esteja negociando acima de seu nível cinco dias atrás. Um cruzamento de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias em volume acima da média. Bearish Moving Average Cross: Esta pesquisa procura por ações com uma queda de 150 dias de média móvel simples e uma cruz de baixa dos 5 dias EMA e 35 dias EMA. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto ela está negociando abaixo de seu nível cinco dias atrás. Uma cruz de baixa ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias acima do volume médio. Estudo adicional O livro de John Murphy tem um capítulo dedicado a médias móveis e seus vários usos. Murphy abrange os prós e os contras de médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John MurphyEu realmente estou tentando, mas lutando, entender como a Autoregressive and Moving Average trabalham. Eu sou muito terrível com álgebra e olhando para ele não melhorar realmente a minha compreensão de algo. O que eu realmente amo é um exemplo extremamente simples de dizer 10 observações dependentes do tempo para que eu possa ver como eles funcionam. Assim, digamos que você tem os seguintes pontos de dados do preço do ouro: Por exemplo, no período de tempo 10, o que seria a média móvel de Lag 2, MA (2), ser OU MA (1) E AR (1) ou AR (2) Eu tradicionalmente aprendi sobre Moving Average sendo algo como: Mas ao olhar para ARMA modelos, MA é explicado como uma função de termos de erro anterior, que eu não posso obter a minha cabeça ao redor. É apenas uma forma mais elegante de calcular a mesma coisa que eu encontrei este post útil: (Como entender SARIMAX intuitivamente), mas whist ajuda a álgebra, eu não posso ver algo realmente claro até que eu vejo um exemplo simplificado dele. Dado os dados do preço do ouro, você deve primeiro estimar o modelo e, em seguida, ver como ele funciona (impulso-resposta análise previsões). Talvez você deve limitar a sua pergunta para apenas a segunda parte (e deixar de lado a estimativa). Ou seja, você forneceria um AR (1) ou MA (1) ou qualquer modelo (por exemplo, xt0.5 x varepsilont) e pergunte-nos, como funciona este modelo específico. Para qualquer modelo AR (q) a maneira fácil de estimar o parâmetro (s) é usar OLS - e executar a regressão de: pricet beta0 beta1 cdot preço dotso betaq cdot preço Permite Lo (em R): (Ok, então eu trapaceei um pouco e usei a função arima em R, mas produz as mesmas estimativas que a regressão OLS - experimente). Agora vamos dar uma olhada no modelo MA (1). Agora, o modelo MA é muito diferente do modelo AR. O MA é a média ponderada do erro de períodos passados, onde como o modelo AR usa os valores de dados reais dos períodos anteriores. O MA (1) é: pricet mu wt theta1 cdot w Onde mu é a média, e wt são os termos de erro - não o previoes valor de preço (como no modelo AR). Agora, infelizmente, não podemos estimar os parâmetros por algo tão simples como OLS. Eu não vou cobrir o método aqui, mas a função R arima usa likihood máximo. Vamos tentar: Espero que isso ajude. (2) Quanto à questão MA (1). Você diz que o residual é 1.0023 para o segundo período. Isso faz sentido. Minha compreensão do residual é a diferença entre o valor previsto e o valor observado. Mas você diz então o valor previsto para o período 2, é calculado usando o residual para o período 2. É isso certo Isn39t o valor previsto para o período 2 apenas (0.54230 4.9977) ndash Will TE 17 de agosto 15 às 11: 24Eu estou trabalhando em um programa Que usa o api de finanças do yahoo para coletar os dados históricos de fechamento para o número de ações entrou e então vai em frente e calcula a média móvel simples (SMA) para os dados por período de 30 dias. Eu tenho o seguinte até agora: Este código está me dando os valores de fechamento de ações para o intervalo especificado. Eu tenho duas perguntas: Atualmente, hq. close está mantendo valores para todas as ações. Como posso colocar esses valores em uma matriz para que eu possa fazer uma computação sobre ele para calcular um SMA para cada dados de estoque Eu tentei fazer algo parecido com isto: Mas isso só dá o valor do primeiro estoque em myval. Eu sei que tenho que colocar um loop aqui. Eu tentei colocar Mas isso me dá um erro: Como posso calcular um SMA em Ruby Olá, Obrigado por apontar o erro de erro. Mas mesmo após a correção, eu ainda estou recebendo o mesmo erro. Estou pensando em outra abordagem. Desde hq. close contém lista de símbolos de ações com seus valores de fechamento, posso fazer dois loops neste objeto, primeiro para iterar sobre o objeto para obter o número de listas e segundo para obter os respectivos valores na lista. Eu sei que isso é muito possível em Java. Existe alguma maneira de fazer isso em ruby ​​Por favor, forneça um exemplo ndash user1745117 Oct 14 12 at 17:05 1 Resposta Youve perguntou duas perguntas aqui, por isso vamos abordá-los um de cada vez. Primeiro, este código: irá produzir o seguinte hash in closes. Que eu entendo é no formato que você quer: Em segundo lugar, você deseja calcular uma média móvel simples - que para aplicações financeiras é apenas a média dos valores. Há uma Gem chamada simplestatistics que pode fazer isso. Produz o seguinte hash nas médias: