Média móvel exponencial - EMA BREAKING DOWN Média móvel exponencial - EMA As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram que as médias móveis são muito úteis e perspicaz quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usadas incorretamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, até este ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradía pode ser trocar somente pelo lado longo em um gráfico intradía. R - Previsão de Abordagens para Previsão editar ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS ( Modelo de espaço de estado de suavização exponencial) Vamos discutir como esses métodos funcionam e como usá-los. Visão geral do pacote de previsão editar Exponencial Suavização editar Nomes AKA: média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) Equivalente ao modelo ARIMA (0,1,1) sem termo constante Usado para dados suavizados para apresentação faz previsões média móvel simples: as observações passadas são ponderadas igualmente exponencialmente Suavização: atribui pesos exponencialmente decrescentes ao longo do tempo Fórmula xt - sequência de dados brutos st - saída do algoritmo de suavização exponencial (estimativa do próximo valor de x) - fator de suavização. 0160lt160160lt1601.Coosing right maneira não formal de escolher a técnica estatística pode ser usada para otimizar o valor de (por exemplo, OLS) quanto maior o fechamento obtém a previsão ingênua (as mesmas portas que as séries originais com um período de atraso) Double Exponential Suavização editar Simples O alisamento exponencial não funciona bem quando há uma tendência (haverá sempre um viés) O suavização exponencial dupla é um grupo de métodos que tratam do problema. Suavização exponencial de Holt-Winters e, para tgt 1, por onde é o fator de suavização de dados. 0160lt160160lt1601, e é o fator de alisamento da tendência. 0160lt160160lt1601. Saída F tm - uma estimativa do valor de x no tempo tm, mgt0 com base nos dados brutos até o horário t A edição tripla de suavização exponencial leva em consideração as mudanças sazonais, bem como as tendências sugeridas pela primeira vez pelo aluno Holts, Peter Winters, em 1960 Input Xt - sequência de dados brutos de observações t 1601600 L comprimento um ciclo de mudança sazonal O método calcula: uma linha de tendência para os índices sazonais de dados que pesam os valores na linha de tendência com base em onde esse ponto de tempo cai no ciclo de comprimento L. S t representa o valor suavizado da parte constante para o tempo t. Bt representa a seqüência das melhores estimativas da tendência linear que se sobrepõem às mudanças sazonais ct é a seqüência de fatores de correção sazonais ct é a proporção esperada da tendência prevista a qualquer momento t mod L no ciclo que as observações realizam para Inicializar os índices sazonais c tL deve haver pelo menos um ciclo completo nos dados. A saída do algoritmo é novamente escrita como F tm. Uma estimativa do valor de x no tempo tm, mgt0 com base nos dados brutos até o momento t. O alisamento exponencial triplo é dado pelas fórmulas onde é o fator de suavização de dados. 0160lt160160lt1601, é o factor de suavização da tendência. 0160lt160160lt1601, e é o fator de alívio da mudança sazonal. 0160lt160160lt1601. A fórmula geral para a estimativa da tendência inicial b 0 é: Definir as estimativas iniciais para os índices sazonais c i para i 1,2. L é um pouco mais envolvido. Se N for o número de ciclos completos presentes em seus dados, então: Note que A j é o valor médio de x no jésimo ciclo de seus dados. ETS edit Substituir parâmetros editar Médias móveis em R No meu melhor conhecimento, R não possui uma função incorporada para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento lateral das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isto: Publicar navegação Comentar navegação Comentar navegação
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