Histórico Médio Em Movimento

Médias móveis Uma média móvel é um dos indicadores de análise técnica mais flexíveis e mais comumente usados. É altamente popular entre os comerciantes, principalmente devido à sua simplicidade. Ele funciona melhor em um ambiente de tendências. Introdução Nas estatísticas, uma média móvel é simplesmente uma média de um determinado conjunto de dados. No caso de análise técnica, esses dados são na maioria dos casos representados pelos preços de fechamento dos estoques para os dias específicos. No entanto, alguns comerciantes também usam médias separadas para mínimos e máximos diários ou mesmo uma média de valores de ponto médio (que eles calculam ao resumir diariamente o mínimo e o máximo e dividindo por ele dois). No entanto, você pode construir uma média móvel também em um período de tempo mais curto, por exemplo, usando dados diários ou de minutos. Por exemplo, se você quiser fazer uma média móvel de 10 dias, basta adicionar todos os preços de fechamento durante os últimos 10 dias e dividi-lo por 10 (neste caso, é uma média móvel simples). No dia seguinte, fazemos o mesmo, exceto que voltemos os preços nos últimos 10 dias, o que significa que o preço que foi o último em nosso cálculo para o dia anterior não está mais incluído na média de hoje - é substituído por ontem preço. A mudança de dados dessa maneira com cada novo dia de negociação, daí o termo média móvel. O propósito e uso das médias móveis na análise técnica A média móvel é um indicador de tendência. O objetivo é detectar o início de uma tendência, seguir seu progresso, bem como relatar sua reversão se ocorrer. Ao contrário do gráfico, as médias móveis não prevêem o início ou o fim de uma tendência. Eles só confirmam isso, mas apenas algum tempo após a reversão real ocorrer. Isso decorre de sua própria construção, pois esses indicadores são baseados exclusivamente em dados históricos. Os dias menos que uma média móvel contém, mais cedo pode detectar uma inversão de tendências. É devido à quantidade de dados históricos, que influenciam fortemente a média. Uma média móvel de 20 dias gera o sinal de uma reversão de tendência mais cedo do que a média de 50 dias. No entanto, também é verdade que quanto menos dias usamos na computação de médias móveis, mais sinais falsos recebemos. Assim, a maioria dos comerciantes usa uma combinação de várias médias móveis, que devem produzir um sinal ao mesmo tempo, antes que um comerciante abra sua posição no mercado. No entanto, uma média móvel atrasada atrás da tendência não pode ser completamente eliminada. Sinais de negociação Qualquer tipo de média móvel pode ser usado para gerar sinais de compra ou venda e esse processo é muito simples. O software de gráficos traça a média móvel como uma linha diretamente no gráfico de preços. Os sinais são gerados em locais onde os preços cruzam essas linhas. Quando o preço cruza acima da linha média móvel, isso implica o início de uma nova tendência ascendente e, portanto, significa um sinal de compra. Por outro lado, se o preço cruza sob a linha média móvel e o mercado também encerra nesta área, ele sinaliza o início de uma tendência descendente e, portanto, constitui um sinal de venda. Usando médias múltiplas Também podemos optar por usar movimentos múltiplos Médias simultâneas, para eliminar o ruído dos preços e especialmente os sinais falsos (whipsaws), que o uso de uma única média móvel gera. Ao usar múltiplas médias, um sinal de compra ocorre quando a menor das médias cruza acima da média mais longa, e. A média média de 50 dias ultrapassa a média de 200 dias. Por outro lado, um sinal de venda neste caso é gerado quando a média de 50 dias cruza sob a média de 200. Da mesma forma, também podemos usar uma combinação de três médias, e. Uma média de 5 dias, 10 dias e 20 dias. Neste caso, uma tendência ascendente é indicada se a linha média de 5 dias estiver acima da média móvel de 10 dias, enquanto a média de 10 dias ainda está acima da média de 20 dias. Qualquer cruzamento de médias móveis que leva a essa situação é considerado um sinal de compra. Por outro lado, a tendência descendente é indicada pela situação quando a linha média de 5 dias é menor que a média de 10 dias, enquanto a média de 10 dias é menor do que a média de 20 dias. Usando três médias móveis simultaneamente, limita a quantidade de falso Sinais gerados pelo sistema, mas também limita o potencial de lucro, pois esse sistema gera um sinal de negociação somente após a tendência estar firmemente estabelecida no mercado. O sinal de entrada pode ser gerado apenas um curto período de tempo antes da inversão das tendências. Os intervalos de tempo utilizados pelos comerciantes para calcular as médias móveis são bastante diferentes. Por exemplo, os números Fibonacci são muito populares, como o uso de médias de 5 dias, 21 dias e 89 dias. No mercado de futuros, a combinação de 4-, 9 e 18 dias também é muito popular. Prós e contras A razão pela qual as médias móveis foram tão populares é que elas refletem várias regras básicas de negociação. O uso de médias móveis ajuda você a reduzir suas perdas ao deixar seus lucros funcionar. Ao usar médias móveis para gerar sinais de negociação, você sempre troca na direção da tendência do mercado, não contra ela. Além disso, em oposição à análise de padrões de gráfico ou outras técnicas altamente subjetivas, as médias móveis podem ser usadas para gerar sinais de negociação de acordo com regras claras - eliminando assim a subjetividade das decisões comerciais, o que pode ajudar a psique dos comerciantes. No entanto, uma grande desvantagem das médias móveis é que elas funcionam bem apenas quando o mercado está a tendência. Por isso, em períodos de mercados agitados quando os preços flutuam em uma faixa de preço particular, eles não funcionam de forma alguma. Esse período pode facilmente durar mais de um terço do tempo, portanto, confiar em médias móveis sozinho é muito arriscado. Alguns comerciantes, por isso, recomendam combinar médias móveis com um indicador que mede a força de uma tendência, como ADX ou usar médias móveis apenas como um indicador de confirmação para seu sistema comercial. Tipos de médias móveis Os tipos de médias móveis mais utilizados são a média móvel simples (SMA) e a média móvel ponderada exponencialmente (EMA, EWMA). Este tipo de média móvel também é conhecido como média aritmética e representa o tipo de média móvel mais comum e mais comum. Calculamos isso resumindo todos os preços de fechamento de um determinado período, que posteriormente dividimos pelo número de dias no período. No entanto, dois problemas estão associados a este tipo de média: leva em conta apenas os dados incluídos no período selecionado (por exemplo, uma média móvel simples de 10 dias leva em consideração apenas os dados dos últimos 10 dias e simplesmente ignora todos os outros dados Antes deste período). Também é muitas vezes criticado pela alocação de pesos iguais a todos os dados no conjunto de dados (ou seja, em uma média móvel de 10 dias, um preço de 10 dias atrás tem o mesmo peso que o preço de ontem - 10). Muitos comerciantes argumentam que os dados dos últimos dias deveriam ter mais peso do que os dados mais antigos - o que resultaria na redução do atraso das médias na tendência. Esse tipo de média móvel resolve ambos os problemas associados a médias móveis simples. Em primeiro lugar, aloca mais peso em sua computação para dados recentes. Também reflete, em certa medida, todos os dados históricos para o instrumento específico. Esse tipo de média é denominado de acordo com o fato de que os pesos dos dados para o passado diminuem exponencialmente. A inclinação desta diminuição pode ser ajustada às necessidades do comerciante. História e Antecedentes Quem Chegou Primeiro com as Médias em Movimento Os analistas técnicos têm usado médias móveis agora há várias décadas. Eles são tão onipresentes em nosso trabalho que a maioria de nós não sabe de onde eles vieram. Os estatísticos classificam as Médias móveis como parte de uma família de ferramentas para ldquoTime Series Analysisrdquo. Outros naquela família são: ANOVA, Média Aritmética, Coeficiente de Correlação, Covariância, Tabela de Diferença, Ajuste de Menos Leitos, Máxima Verossimilhança, Média em Movimento, Periodograma, Teoria da Previsão, Variável Aleatória, Random Walk, Residual, Variance. Você pode ler mais sobre cada uma dessas e suas definições no Wolfram. O desenvolvimento do lquivomoving averagerdquo remonta a 1901, embora o nome tenha sido aplicado posteriormente. Do historiador de matemática Jeff Miller: MOVING AVERAGE. Esta técnica de alisamento de pontos de dados foi utilizada por décadas antes disso, ou qualquer termo geral, entrou em uso. Em 1909, GU Yule (Journal of the Royal Statistical Society, 72, 721-730) descreveu as médias médias de Rich Hooker calculadas em 1901 como médias ldquomoving. rdquo Yule não adotou o termo em seu livro de texto, mas entrou em circulação através de WI Kingrsquos Elementos do Método Estatístico (1912). LdquoMoving averagerdquo referente a um tipo de processo estocástico é uma abreviatura de H. Woldrsquos ldquoprocess de meanagerquick movente (A Study in the Analysis of Stationary Time Series (1938)). Wold descreveu como os casos especiais do processo foram estudados na década de 1920 por Yule (em conexão com as propriedades do método de correlação de diferenças variáveis) e Slutsky John Aldrich. De StatSoft Inc. vem esta descrição de Suavização Exponencial. Que é uma das várias técnicas para ponderar os dados passados ​​de forma diferente: ldquo O alisamento exponencial tornou-se muito popular como um método de previsão para uma grande variedade de dados de séries temporais. Historicamente, o método foi desenvolvido de forma independente por Robert Goodell Brown e Charles Holt. Brown trabalhou para a Marinha dos EUA durante a Segunda Guerra Mundial, onde sua tarefa era projetar um sistema de rastreamento para informações de controle de fogo para calcular a localização dos submarinos. Mais tarde, ele aplicou essa técnica para a previsão de demanda de peças sobressalentes (um problema de controle de estoque). Ele descreveu essas idéias em seu livro de 1959 sobre controle de estoque. A pesquisa Holtrsquos foi patrocinada pelo Office of Naval Research de forma independente, ele desenvolveu modelos de suavização exponencial para processos constantes, processos com tendências lineares e para dados sazonais. Documento Holtrsquos, ldquoForecasting Seasonals and Trends por Medições móveis ponderadas exponencialmente foi publicada em 1957 em O. N.R. Memorando de Pesquisa 52, Carnegie Institute of Technology. Não existe on-line gratuitamente, mas pode ser acessado por aqueles com acesso a recursos de papel acadêmico. Para o nosso conhecimento, P. N. (Pete) Haurlan foi o primeiro a usar o alisamento exponencial para monitorar os preços das ações. Haurlan era um cientista de foguetes que trabalhava para o JPL no início da década de 1960 e, portanto, ele tinha acesso a um computador. Ele não os chamou de uma média média móvel expressiva (EMAs) rdquo, ou os rácios de médias móveis (EWMAs), ldquoexponencialmente ponderadas matematicamente na moda. Em vez disso, ele os chamou de'Trend Valuesrdquo ', e se referiu a eles por suas constantes de suavização. Assim, o que hoje é comumente chamado de EMA de 19 dias, ele chamou um ldquo10 Trendrdquo. Uma vez que sua terminologia foi o original para esse uso no rastreamento de preços das ações, é por isso que continuamos usando essa terminologia em nosso trabalho. Haurlan empregou EMAs na concepção dos sistemas de rastreamento para foguetes, que podem, por exemplo, interceptar um objeto em movimento, como um satélite, um planeta, etc. Se o caminho para o alvo estiver desativado, seria necessário aplicar algum tipo de entrada Para o mecanismo de direção, mas eles não queriam exagere ou subjugam essa entrada e tornam-se instáveis ​​ou não conseguem se transformar. Assim, o tipo certo de suavização de entradas de dados foi útil. Haurlan chamou este ldquoProportional Controlrdquo, o que significa que o mecanismo de direção não tentaria ajustar todo o erro de rastreamento de uma só vez. As EMAs foram mais fáceis de codificar em circuitos analógicos iniciais do que outros tipos de filtros porque eles só precisam de dois pedaços de dados variáveis: o valor de entrada atual (por exemplo, preço, posição, ângulo, etc.) e o valor EMA anterior. A constante de suavização seria hard-wired nos circuitos, então o ldquomemoryrdquo só precisaria acompanhar essas duas variáveis. Uma média móvel simples, por outro lado, requer manter o controle de todos os valores dentro do período de lookback. Assim, um 50-SMA significaria manter o controle de 50 pontos de dados, em seguida, em média. Acelera muito mais poder de processamento. Veja mais sobre EMAs versus médias móveis simples (SMAs) em Exponential Versus Simple. Haurlan fundou o boletim do Trade Levels na década de 1960, deixando JPL para esse trabalho mais lucrativo. Seu boletim de notícias foi um patrocinador do programa de TV Charting The Market na KWHY-TV em Los Angeles, o primeiro programa de televisão da TA, hospedado por Gene Morgan. O trabalho de Haurlan e Morgan foi uma grande parte da inspiração por trás do desenvolvimento de Sherman e Marian McClellanrsquos do McClellan Oscillator e Summation Index, que envolve o alisamento exponencial dos dados do Advance-Decline. Você pode ler um folheto de 1968 chamado Measuring Trend Values ​​publicado pela Haurlan a partir da página 8 do MTA Award Handout. Que preparamos para os participantes na conferência MTA de 2004, onde Sherman e Marian receberam o prêmio MTArsquos Lifetime Achievement Award. Haurlan não lista a origem dessa técnica matemática, mas observa que ela já estava em uso na engenharia aeroespacial por muitos anos. Bom bastante ANNANDALE, Va. (MarketWatch) - Foi Voltaire quem disse que o perfeito é o inimigo de o bom. E, embora ele não estivesse falando sobre investir, ele poderia ter sido: a busca implacável de um sistema de timing de mercado bastante relevante pode levar a um resultado inferior. Pegue os temporizadores de mercado que dependem da média móvel de 200 dias para determinar se eles devem estar dentro ou fora da bolsa de valores. Não é de modo algum um sistema perfeito, como Ill discute em um momento. Mas, da mesma forma, provou ser difícil, na prática, fazer melhor. Embora os sistemas de tendência seguinte tenham uma longa história, eu suspeito que a popularidade da média móvel de 200 dias nas últimas décadas pode ser rastreada em grande parte para Richard Fabian, que durante a década de 1970 começou a defender uma média móvel de 39 semanas (praticamente igual a Uma média móvel de 200 dias). Na época, Fabian era editor da Telephone Switch Letter, um serviço de assessoria que já passou por várias metamorfoses e agora é editado por seu filho, Douglas Fabian, e chamado Doug Fabians Successful Investing. Fabian the Elder disse aos assinantes que eles não precisam gastar mais de um minuto por semana a determinar se eles devem estar em fundos de investimento em ações ou em dinheiro. Se o mercado estivesse acima do nível médio das 39 semanas anteriores, então eles deveriam estar no mercado - e de outra forma em dinheiro. Hub da notícia: a inflação pode ser uma coisa boa O sentimento anti-inflação obscurece um quadro econômico matizado, Thorold Barker discute no painel News Hub. Comparado com quase todos os outros sistemas de temporização de mercado que eu monitorei, este foi o mais simples. E, no entanto, também revelou-se bastante bem: para a década de 1980, por exemplo, foi o melhor desempenho de qualquer rastreado pelo Hulbert Financial Digest. Ainda assim, a abordagem foi (e é) não perfeita, e Fabian foi um dos primeiros a dizer isso. Ele costumava dizer, por exemplo, que um sistema de média móvel de 52 semanas produziria retornos superiores a longo prazo do que o sistema de 39 semanas. Ele manteve-se com a média de 39 semanas porque acreditava que os investidores não estariam dispostos a afastar os declínios de prazo intermediário que exigiria uma média móvel de longo prazo. Os pesquisadores nos últimos anos levantaram questões teóricas ainda mais sérias sobre esse sistema de cronograma de mercado. Um deles foi que o seu potencial de superação de mercado apareceu no final dos anos 90 para se ter diminuído grandemente, levando alguns a especular que o verdadeiro ganso de ovos de ouro foi morto por muitos investidores tentando seguir a média móvel de 200 dias. (Leia a minha coluna de 2004 mencionando algumas dessas pesquisas). Uma outra fenda na armadura de média móvel de 200 dias é o argumento, avançado por Ned Davis da Ned Davis Research, de que a abordagem funciona principalmente durante os mercados leigos seculares (de longo prazo). Uma das características dos mercados turcos cíclicos (de curto prazo), de acordo com Davis, é que durante eles, os sistemas de tendência tendem a não funcionar. (Leia em 1 de setembro de 2009, coluna sobre o argumento de Davis.) Dado esses defeitos aparentes, você pode pensar que fazer melhor do que a média móvel de 200 dias teria sido relativamente fácil, especialmente nos últimos anos. Mas não tem sido. Sabemos porque Fabian the Younger tem tentado melhorar, quase do ponto em que ele assumiu o serviço de assessoria de seu pai no início da década de 1990. No equilíbrio, seus desvios do sistema mecânico de média móvel de 39 semanas custaram seu portfólio modelo. Considere, por exemplo, um portfólio hipotético que seguiu mecanicamente o sistema de média móvel Fabian de 39 semanas para alternar entre o índice Wilshire 5000 e os T-Bills de 90 dias. De acordo com o Hulbert Financial Digest, tal carteira teria produzido um retorno anual anualizado nos últimos cinco anos. O portfólio modelo de Fabians, ao contrário, produziu um retorno anualizado de 1,4 ao longo do mesmo período. O que o sistema de tempo de mercado médio de 200 dias diz sobre ações atualmente Ele diz que devemos ser totalmente investidos, já que o mercado está confortavelmente acima do nível médio dos últimos 200 dias. De fato, o mercado permaneceu acima dessa média, mesmo no final de sua correção de janeiro a fevereiro, e a força de mercado subseqüente parece estar reivindicando cada vez mais sua decisão de permanecer otimista. Talvez não seja uma resposta perfeita sobre o que os investidores em ações devem estar fazendo atualmente. Mas talvez seja bom o suficiente. 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