As 7 armadilhas das médias móveis Uma média móvel é o preço médio de um título durante um período de tempo especificado. Analistas freqüentemente usam médias móveis como uma ferramenta analítica para tornar mais fácil seguir as tendências do mercado, como os valores mobiliários para cima e para baixo. As médias móveis podem estabelecer tendências e medir o momentum. Portanto, eles podem ser usados para indicar quando um investidor deve comprar ou vender um determinado título. Os investidores também podem usar médias móveis para identificar pontos de suporte ou resistência, a fim de avaliar quando os preços são susceptíveis de mudar de direção. Ao estudar os intervalos comerciais históricos, pontos de suporte e resistência são estabelecidos onde o preço de uma garantia reverteu sua tendência de alta ou de baixa, no passado. Esses pontos são então usados para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e apresentam muitos riscos sutis, mas significativos, para os investidores. Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e indústrias. Algumas das principais desvantagens de médias móveis incluem: 1. Médias móveis desenhar tendências de informações passadas. Eles não levam em conta mudanças que podem afetar o desempenho futuro de uma segurança, como novos concorrentes, maior ou menor demanda por produtos na indústria e mudanças na estrutura gerencial da empresa. 2. Idealmente, uma média móvel vai mostrar uma mudança consistente no preço de um título, ao longo do tempo. Infelizmente, as médias móveis não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente influenciados por eventos atuais. Isto é especialmente verdadeiro para a indústria de petróleo e indústrias altamente especulativas, em geral. 3. As médias móveis podem ser distribuídas em qualquer período de tempo. No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente dependendo do período de tempo utilizado. Os prazos mais curtos têm mais volatilidade, enquanto os períodos de tempo mais longos têm menos volatilidade, mas não contam com novas mudanças no mercado. Os investidores devem ter cuidado com o prazo que escolherem, para se certificar de que a tendência é clara e relevante. 4. Um debate em curso consiste em saber se deve ou não dar mais ênfase aos últimos dias do período. Muitos acham que os dados recentes melhor refletem a direção da segurança, enquanto outros acham que dar alguns dias mais peso do que outros, incorretamente tende a tendência. Investidores que utilizam métodos diferentes para calcular médias podem traçar tendências completamente diferentes. (Saiba mais em Simple vs. Exponential Moving Averages.) 5. Muitos investidores argumentam que a análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado. Eles dizem que o mercado não tem memória eo passado não é um indicador do futuro. Além disso, há uma pesquisa substancial para apoiar isso. Por exemplo, Roy Nersesian conduziu um estudo com cinco estratégias diferentes usando médias móveis. A taxa de sucesso de cada estratégia variou entre 37 e 66. Esta pesquisa sugere que as médias móveis só rendem resultados cerca de metade do tempo, o que poderia fazer com que eles sejam uma proposta arriscada para efetivamente timing do mercado de ações. 6. As seguranças mostram frequentemente um teste padrão cíclico do comportamento. Isso também é verdadeiro para as empresas de serviços públicos, que têm uma demanda constante por seu produto ano a ano, mas experimentam fortes mudanças sazonais. Embora as médias móveis podem ajudar a suavizar essas tendências, eles também podem ocultar o fato de que a segurança está tendendo em um padrão oscilatório. (Para saber mais, veja Manter Um Olho Em Momentum.) 7. O objetivo de qualquer tendência é prever onde o preço de um título será no futuro. Se uma segurança não é tendência em qualquer direção, não fornece uma oportunidade de lucrar com qualquer compra ou venda a descoberto. A única maneira que um investidor pode ser capaz de lucrar seria implementar uma estratégia sofisticada, baseada em opções que depende do preço permanecer estável. A linha inferior As médias móveis foram consideradas uma ferramenta analítica valiosa por muitos, mas para que toda a ferramenta seja eficaz você deve primeiramente compreender sua função, quando a usar e quando não a usar. Os perigos aqui discutidos indicam quando as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta eficaz, como quando usadas com títulos voláteis, e como podem ignorar certas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis eficazes são para indicar com precisão tendências de preços. Dadas as desvantagens, médias móveis podem ser uma ferramenta melhor usada em conjunto com outros. No final, a experiência pessoal será o indicador final de quão eficaz eles realmente são para o seu portfólio. (Para mais, veja as Médias Movimentais Adaptáveis Conduzem a Melhores Resultados) Tipo de imposto cobrado sobre ganhos de capital incorridos por indivíduos e corporações. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Um tipo de estrutura de remuneração que os gerentes de fundos de hedge normalmente empregam em que parte da remuneração é baseado no desempenho. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizados para nossos visitantes. Os cookies não podem ser usados para identificá-lo pessoalmente. Ao visitar o nosso site você concorda com OANDA8217s uso de cookies, de acordo com nossa Política de Privacidade. Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, visite o site aboutcookies. org. 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Para os comerciantes que lidam com um mercado em rápido movimento que está variando ou whipsawing para cima e para baixo, o potencial de sinais falsos é uma preocupação constante. Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está a ponto de reverter, mas o próximo período de relatório prova que o que inicialmente parecia ser uma inversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel O número de períodos de relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha de média móvel como exibido em um gráfico de preços. Quanto menos os pontos de dados (isto é, os períodos de relatório) incluídos na média, mais próxima a média móvel permanece à taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouco mais percepção da tendência geral do que a tabela de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos iguala as flutuações de preços de tal forma que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Tabela de preços de castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relato - referência genérica utilizada para descrever a frequência com que os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referida como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a freqüência de alguns segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto o tempo que você mantenha os comércios abertos, mais freqüentemente você deve recuperar os dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. OANDA, fxTrade e OANDAs fx família de marcas são propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. Negociação com alavancagem em contratos de moeda estrangeira ou outros produtos fora de bolsa na margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos. Recomendamos que você considere cuidadosamente se a negociação é apropriada para você em função de suas circunstâncias pessoais. Você pode perder mais do que você investe. As informações neste site são de natureza geral. Recomendamos que você procure aconselhamento financeiro independente e garantir que você compreenda completamente os riscos envolvidos antes da negociação. 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Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Um tipo de estrutura de remuneração que os gerentes de fundos de hedge normalmente empregam em que parte da remuneração é baseado no desempenho. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação seja exibido onde ele deve gostar do seguinte.
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