Calculadora de média móvel Dada uma lista de dados seqüenciais, você pode construir a média móvel n-ponto (ou média móvel) encontrando a média de cada conjunto de n pontos consecutivos. Por exemplo, se você tem o conjunto de dados ordenados 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, a média móvel de 4 pontos é 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Para suavizar os dados seqüenciais eles fazem picos acentuados e mergulhos menos pronunciados porque cada ponto de dados brutos é dado apenas um peso fracionário na média móvel. Quanto maior o valor de n. O mais suave o gráfico da média móvel em comparação com o gráfico dos dados originais. Os analistas de ações muitas vezes olham as médias móveis dos dados dos preços das ações para prever as tendências e ver os padrões mais claramente. Você pode usar a calculadora abaixo para encontrar uma média móvel de um conjunto de dados. Número de Termos em uma Média Móvel simples n - Point Se o número de termos no conjunto original for d eo número de termos usados em cada média for n. Por exemplo, se você tiver uma seqüência de 90 preços das ações e tomar a média de 14 dias de rolamento dos preços, a seqüência média móvel terá 90 - 14 1 77 pontos. Esta calculadora calcula médias móveis onde todos os termos são ponderados igualmente. Você também pode criar médias móveis ponderadas em que alguns termos recebem maior peso do que outros. Por exemplo, dando mais peso aos dados mais recentes, ou criando uma média ponderada centralmente onde os termos médios são contados mais. Consulte o artigo e a calculadora das médias móveis ponderadas para obter mais informações. Junto com as médias aritméticas em movimento, alguns analistas também olham para a mediana móvel de dados ordenados, uma vez que a mediana não é afetada por outliers estranhos. Indicador Médio de Movimento As médias móveis proporcionam uma medida objetiva da direção da tendência alisando os dados de preços. Normalmente calculado usando preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com mediana. típica. Ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Médias móveis de menor comprimento são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também dão mais falsos alarmes. Médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivo, apenas pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que seja metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo pico-a-pico for aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriado. Alguns comerciantes, entretanto, usarão 14 e 9 dias de médias móveis para os ciclos acima na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. Médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos 20 a 65 dias (4 a 13 semanas) as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 A 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Ir longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Ir curto quando o preço cruza para abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de gama, com o cruzamento de preços para a frente e para trás em toda a média móvel, gerando um grande número de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir os whipsaws. Sistemas mais sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas Médias Móveis usam uma série de seis médias de movimento rápido e seis médias de movimento lento para confirmar um ao outro. As Médias Móveis Deslocadas são úteis para fins de tendências seguintes, reduzindo o número de Whipsaws. Os canais de Keltner usam faixas plotadas em um múltiplo do intervalo verdadeiro médio para filtrar os crossovers de média móvel. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada um com suas próprias peculiaridades. Médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas à distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais alcançam os benefícios da ponderação combinada com a facilidade de construção. Médias móveis mais longas são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam pesos diferentes mdash para que os usuários precisam fazer concessão. O painel de indicadores mostra como configurar médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. Média de Múltiplos Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais.
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