Como um exemplo SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um longo prazo MA. Time Series Métodos Métodos série série são técnicas estatísticas que fazem uso de dados históricos acumulados ao longo de um período de tempo. Os métodos da série temporal assumem que o que ocorreu no passado continuará a ocorrer no futuro. Como sugere a série temporal de nomes, esses métodos relacionam a previsão a apenas um fator - tempo. Eles incluem a média móvel, suavização exponencial e linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares para a previsão de curto prazo entre as empresas de serviços e de fabricação. Esses métodos pressupõem que padrões históricos identificáveis ou tendências para a demanda ao longo do tempo se repetirão. Média móvel Uma previsão de séries de tempo pode ser tão simples como usar a demanda no período atual para prever a demanda no próximo período. Isso às vezes é chamado de previsão ingênua ou intuitiva. 4 Por exemplo, se a demanda é de 100 unidades esta semana, a previsão para as próximas semanas demanda é de 100 unidades, se a demanda acaba por ser 90 unidades, em seguida, as semanas seguintes demanda é de 90 unidades, e assim por diante. Esse tipo de método de previsão não leva em conta o comportamento histórico da demanda, que se baseia apenas na demanda no período corrente. Ele reage diretamente aos movimentos normais, aleatórios na demanda. O método de média móvel simples usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão. Isso tende a atenuar, ou suavizar, os aumentos aleatórios e diminuições de uma previsão que usa apenas um período. A média móvel simples é útil para prever a demanda que é estável e não exibe qualquer comportamento de demanda pronunciado, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias móveis são calculadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o meteorologista deseja suavizar os dados da demanda. Quanto mais longo for o período de média móvel, mais suave será. A fórmula para computar a média móvel simples é computar uma média movente simples A empresa instantânea da fonte do escritório do grampo do papel vende e entrega materiais de escritório às companhias, às escolas, e às agências dentro de um raio de 50 milhas de seu armazém. O negócio de suprimentos de escritório é competitivo, ea capacidade de entregar ordens prontamente é um fator para obter novos clientes e manter os antigos. (Os escritórios geralmente não exigem quando eles correm baixos suprimentos, mas quando eles acabam completamente fora. Como resultado, eles precisam de suas ordens imediatamente.) O gerente da empresa quer ser certo suficiente drivers e veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e Eles têm estoque adequado em estoque. Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de pedidos que ocorrerão durante o próximo mês (ou seja, para prever a demanda por entregas). A partir de registros de ordens de entrega, a gerência acumulou os seguintes dados para os últimos 10 meses, a partir do qual pretende calcular média móvel de 3 e 5 meses. Vamos supor que é o fim de outubro. A previsão resultante da média móvel de 3 ou 5 meses é tipicamente para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro. A média móvel é calculada a partir da demanda por ordens para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula: A média móvel de 5 meses é calculada a partir dos dados de demanda de 5 meses anteriores como segue: A média móvel de 3 e 5 meses As projeções de média móvel para todos os meses de demanda são mostradas na tabela a seguir. Na verdade, apenas a previsão para novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada pelo gerente. No entanto, as previsões anteriores para meses anteriores nos permitem comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, quão bem ele faz. Médias de três e cinco meses As previsões de média móvel na tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de alisamento pode ser observado na seguinte figura em que as médias de 3 meses e 5 meses foram sobrepostas em um gráfico dos dados originais: A média móvel de 5 meses na figura anterior suaviza as flutuações em maior extensão do que A média móvel de 3 meses. No entanto, a média de 3 meses reflete mais de perto os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões usando a média móvel de longo prazo são mais lentas para reagir às mudanças recentes na demanda do que aquelas feitas usando médias móveis de período mais curto. Os períodos extras de dados atenuam a velocidade com a qual a previsão responde. Estabelecer o número apropriado de períodos para usar em uma média móvel de previsão muitas vezes requer alguma quantidade de experimentação de tentativa e erro. A desvantagem do método da média móvel é que não reage a variações que ocorrem por uma razão, tais como ciclos e efeitos sazonais. Os fatores que causam mudanças são geralmente ignorados. É basicamente um método mecânico, que reflete dados históricos de forma consistente. No entanto, o método da média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido e relativamente barato. Em geral, este método pode fornecer uma boa previsão para o curto prazo, mas não deve ser empurrado demasiado longe no futuro. Média Móvel Ponderada O método da média móvel pode ser ajustado para refletir mais de perto flutuações nos dados. No método da média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos dados mais recentes de acordo com a seguinte fórmula: Os dados de demanda para PM Computer Services (mostrados na tabela para o Exemplo 10.3) parecem seguir uma tendência linear crescente. A empresa quer calcular uma linha de tendência linear para ver se ela é mais precisa do que as previsões de suavização exponencial e de suavização exponencial ajustadas desenvolvidas nos Exemplos 10.3 e 10.4. Os valores necessários para os cálculos dos mínimos quadrados são os seguintes: Usando esses valores, os parâmetros para a linha de tendência linear são calculados da seguinte forma: Portanto, a equação da linha de tendência linear é: Para calcular uma previsão para o período 13, Linha de tendência: O gráfico a seguir mostra a linha de tendência linear em comparação com os dados reais. A linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - isto é, ser um bom ajuste - e seria assim um bom modelo de previsão para esse problema. No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear é que ele não vai se ajustar a uma mudança na tendência, como os métodos de previsão de suavização exponencial, ou seja, é assumido que todas as previsões futuras seguirá uma linha reta. Isso limita o uso deste método para um período de tempo mais curto em que você pode ser relativamente certo de que a tendência não vai mudar. Ajustes Sazonais Um padrão sazonal é um aumento repetitivo e diminuição da demanda. Muitos itens de demanda apresentam comportamento sazonal. As vendas de vestuário seguem os padrões sazonais anuais, com a demanda de roupas quentes aumentando no outono e inverno e declinando na primavera e no verão como a demanda por roupas mais frias aumenta. A demanda por muitos itens de varejo, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, roupas, aparelhos eletrônicos, presuntos, perus, vinho e frutas, aumentam durante a temporada de férias. A demanda do cartão aumenta em conjunção com dias especiais como Dia dos Namorados e Dia das Mães. Padrões sazonais também podem ocorrer em uma base mensal, semanal ou mesmo diária. Alguns restaurantes têm demanda mais elevada na noite do que no almoço ou nos fins de semana ao contrário dos dias úteis. Tráfego - daí as vendas - em shopping centers pega na sexta-feira e sábado. Existem vários métodos para refletir os padrões sazonais em uma previsão de séries temporais. Vamos descrever um dos métodos mais simples usando um fator sazonal. Um fator sazonal é um valor numérico que é multiplicado pela previsão normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda para cada período sazonal pela demanda anual total, de acordo com a seguinte fórmula: Os fatores sazonais resultantes entre 0 e 1,0 são, de fato, a parcela da demanda anual total atribuída a Cada estação. Esses fatores sazonais são multiplicados pela demanda anual prevista para produzir previsões ajustadas para cada estação. Calculando uma Previsão com Ajustes Sazonais A Wishbone Farms cria perus para vender a uma empresa de processamento de carne ao longo do ano. No entanto, sua alta temporada é obviamente durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro. A Wishbone Farms experimentou a demanda por perus nos últimos três anos, conforme mostrado na tabela a seguir: Como temos três anos de dados de demanda, podemos calcular os fatores sazonais dividindo a demanda trimestral total pelos três anos pela demanda total nos três anos : Em seguida, queremos multiplicar a demanda prevista para o ano seguinte, 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre. Para conseguir isso, precisamos de uma previsão de demanda para 2000. Nesse caso, uma vez que os dados de demanda na tabela parecem exibir uma tendência geralmente crescente, calculamos uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter uma Estimativa de previsão: Assim, a previsão para 2000 é 58.17, ou 58.170 perus. Usando esta previsão anual de demanda, as previsões ajustadas sazonalmente, SF i, para 2000 são comparando essas previsões trimestrais com os valores de demanda reais na tabela, eles pareceriam ser estimativas de previsão relativamente boas, refletindo tanto as variações sazonais nos dados e Tendência ascendente geral. 10-12. Como o método da média móvel é semelhante ao alisamento exponencial 10-13. O efeito no modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização 10-14. Como a suavização exponencial ajustada difere da suavização exponencial 10-15. O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado 10-16. Nos exemplos de capítulo para métodos de séries temporais, a previsão inicial foi sempre assumida como sendo a mesma da demanda real no primeiro período. Sugira outras maneiras de que a previsão inicial possa ser derivada em uso real. 10-17. Como o modelo de previsão da linha de tendência linear difere de um modelo de regressão linear para previsão 10-18. Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel ea média móvel ponderada, a suavização exponencial ea suavização exponencial ajustada, ea linha de tendência linear, qual você considera o melhor Por que 10-19. Quais as vantagens que a suavização exponencial ajustada tem sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência 4 K. B. Kahn e J. T. Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (Verão de 1995): 21-28. As Médias Móveis Simples Tornam as Tendências Destacadas As médias móveis (MA) são um dos indicadores técnicos mais utilizados e frequentemente utilizados. A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting. Você vai ouvir muitas vezes sobre três tipos de média móvel: simples. Exponencial e linear. O melhor lugar para começar é compreendendo o mais básico: a média móvel simples (SMA). Vamos dar uma olhada neste indicador e como ele pode ajudar os comerciantes a seguir tendências para maiores lucros. (Para obter mais informações sobre médias móveis, consulte o nosso Forex Walkthrough.) Trendlines Não pode haver compreensão completa de médias móveis sem uma compreensão das tendências. Uma tendência é simplesmente um preço que continua a se mover em uma determinada direção. Há apenas três tendências reais que uma segurança pode seguir: Uma tendência de alta. Ou tendência de alta, significa que o preço está se movendo mais alto. Uma tendência de baixa. Ou tendência de baixa, significa que o preço está se movendo mais baixo. Uma tendência lateral. Onde o preço está se movendo lateralmente. A coisa importante a lembrar sobre as tendências é que os preços raramente se movem em linha reta. Portanto, as linhas de média móvel são usadas para ajudar um comerciante a identificar mais facilmente a direção da tendência. (Para obter uma leitura mais avançada sobre este tópico, consulte Noções básicas sobre bandas de Bollinger e Envelopes de média móvel: Refinando uma ferramenta de negociação popular.) Construção de média móvel A definição de texto de uma média móvel é um preço médio para uma segurança usando um período de tempo especificado. Vamos tomar a média móvel muito popular de 50 dias como um exemplo. Uma média móvel de 50 dias é calculada tomando os preços de fechamento dos últimos 50 dias de qualquer título e adicionando-os juntos. O resultado do cálculo da adição é então dividido pelo número de períodos, neste caso 50. Para continuar a calcular a média móvel numa base diária, substitua o número mais antigo pelo preço de fecho mais recente e faça a mesma matemática. Não importa quanto tempo ou curto de uma média móvel você está olhando para plotar, os cálculos básicos permanecem os mesmos. A alteração será no número de preços de fechamento que você usa. Assim, por exemplo, uma média móvel de 200 dias é o preço de fechamento de 200 dias somados e divididos por 200. Você verá todos os tipos de médias móveis, de médias móveis de dois dias para médias móveis de 250 dias. É importante lembrar que você deve ter um certo número de preços de fechamento para calcular a média móvel. Se uma garantia é nova ou apenas um mês de idade, você não será capaz de fazer uma média móvel de 50 dias, porque você não terá um número suficiente de pontos de dados. Além disso, é importante observar que nós escolhemos usar os preços de fechamento nos cálculos, mas as médias móveis podem ser calculadas usando preços mensais, preços semanais, preços de abertura ou mesmo preços intradiários. Figura 1: Uma média móvel simples no Google Inc. A Figura 1 é um exemplo de uma média móvel simples em um gráfico de ações da Google Inc. (Nasdaq: GOOG). A linha azul representa uma média móvel de 50 dias. No exemplo acima, você pode ver que a tendência tem se movido mais baixo desde o final de 2007. O preço das ações do Google caiu abaixo da média móvel de 50 dias em janeiro de 2008 e continuou para baixo. Quando o preço cruza abaixo de uma média móvel, pode ser usado como um simples sinal de negociação. Um movimento abaixo da média móvel (como mostrado acima) sugere que os ursos estão no controle da ação do preço e que o recurso mover-se-á provavelmente mais baixo. Por outro lado, uma cruz acima de uma média móvel sugere que os touros estão no controle e que o preço pode estar se preparando para fazer um movimento maior. Outras maneiras de usar as médias móveis As médias móveis são usadas por muitos comerciantes para não apenas identificar uma tendência atual, mas também como uma estratégia de entrada e saída. Uma das estratégias mais simples baseia-se na passagem de duas ou mais médias móveis. O sinal básico é dado quando a média de curto prazo cruza acima ou abaixo da média móvel de longo prazo. Duas ou mais médias móveis permitem que você veja uma tendência de longo prazo em comparação com uma média móvel de curto prazo é também um método fácil para determinar se a tendência está ganhando força ou se está prestes a inverter. Figura 2: Uma média móvel de longo prazo e de curto prazo no Google Inc. A Figura 2 usa duas médias móveis, uma de longo prazo (50 dias, mostrada pelo Linha azul) eo outro prazo mais curto (15 dias, indicado pela linha vermelha). Este é o mesmo gráfico do Google mostrado na Figura 1, mas com a adição das duas médias móveis para ilustrar a diferença entre os dois comprimentos. Você notará que a média móvel de 50 dias é mais lenta para se ajustar às mudanças de preços. Porque usa mais pontos de dados em seu cálculo. Por outro lado, a média móvel de 15 dias é rápida para responder às mudanças de preços, porque cada valor tem uma maior ponderação no cálculo devido ao horizonte de tempo relativamente curto. Neste caso, usando uma estratégia cruzada, você iria assistir para a média de 15 dias para atravessar abaixo da média móvel de 50 dias como uma entrada para uma posição curta. Figura 3: A three-month O acima é um gráfico de três meses do United States Oil (AMEX: USO) com duas médias móveis simples. A linha vermelha é a média móvel mais curta de 15 dias, enquanto a linha azul representa a média móvel mais longa de 50 dias. A maioria dos comerciantes irá usar o cruzamento da média móvel de curto prazo acima da média móvel de longo prazo para iniciar uma posição longa e identificar o início de uma tendência de alta. (Saiba mais sobre como aplicar essa estratégia em Trading The MACD Divergence.) O suporte é estabelecido quando um preço está tendendo para baixo. Existe um ponto em que a pressão de venda diminui e os compradores estão dispostos a intervir. Em outras palavras, um piso é estabelecido. Resistência acontece quando um preço está tendendo para cima. Lá vem um ponto em que a força de compra diminui e os vendedores pisam dentro. Isto estabeleceria um teto. Em ambos os casos, uma média móvel pode ser capaz de sinalizar um suporte precoce ou nível de resistência. Por exemplo, se uma segurança deriva mais baixa em uma tendência de alta estabelecida, então não seria surpreendente ver o estoque encontrar apoio em uma média móvel de longo prazo de 200 dias. Por outro lado, se o preço estiver tendendo mais baixo, muitos comerciantes verão para o estoque para saltar fora da resistência de médias moventes principais (50-dia, 100-dia, 200-dia SMAs). (Para mais informações sobre como usar suporte e resistência para identificar tendências, leia Trend-Spotting com a linha AccumulationDistribution.) Conclusão As médias móveis são ferramentas poderosas. Uma média móvel simples é fácil de calcular, o que permite que ele seja empregado com bastante rapidez e facilidade. A maior média móvel é a sua capacidade de ajudar um comerciante identificar uma tendência atual ou identificar uma possível inversão de tendência. As médias móveis também podem identificar um nível de suporte ou resistência para a segurança, ou agir como um simples sinal de entrada ou saída. Como você escolhe usar médias móveis é inteiramente até você.
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