Moving Average Volatility

Média móvel Um termo de análise técnica que significa o preço médio de um título ao longo de um período de tempo especificado (sendo o mais comum 20, 30, 50, 100 e 200 dias) utilizado para detectar as tendências de preços ao nivelar grandes flutuações. Esta é talvez a variável mais comumente utilizada na análise técnica. Movendo dados médios é usado para criar gráficos que mostram se o preço de um estoque está tendendo para cima ou para baixo. Eles podem ser usados ​​para rastrear padrões diários, semanais ou mensais. Cada novos dias (ou semanas ou meses) números são adicionados à média e os números mais antigos são deixados cair assim, a média se move ao longo do tempo. Em geral. Quanto mais curto o período de tempo usado, mais voláteis os preços aparecerão, assim, por exemplo, 20 dias linhas de média móvel tendem a mover para cima e para baixo mais de 200 linhas de média móvel dia. Forex EA deslocada média móvel média verdadeira força índice índice de disparidade Keltner canal multirule sistema significa McClellan Oscilador kijun linha overbought / oversold indicador cópia Copyright 2016 WebFinance, Inc. Todos os direitos reservados. Sobre a utilização da volatilidade na análise técnica para ajustar as médias móveis para as diferentes condições de mercado (V-MA) A fim de evitar sinais agitados no sistema de comércio. Além disso, sobre a importância da volatilidade e quente que poderia ajudar a melhorar a sua análise técnica. Problemas na Negociação de Médias Móveis As médias móveis (MA) estão desempenhando papel muito importante na análise técnica e em uma construção de sistemas de negociação. Eles são usados ​​para gerar sinais de negociação (exemplo: crossovers de dois MAs ou crossovers de MACD e linha zero), bem como eles são aplicados a outros indicadores técnicos para suavizá-los, bem como para criar linhas de sinal (exemplo: linhas de sinal em Stochastics, RSI, MACD, e etc). Enquanto Moving Averages são bastante importantes na análise técnica, muitos analistas técnicos e comerciantes que tentaram basear sua decisão de negociação unicamente em médias móveis descobriram que é bastante problemático. Se um MAs lag é muito grande, um comerciante pode perder boas tendências, agindo quando é tarde demais e quando o atraso é reduzido, em seguida, um comerciante pode correr em negociação intermitente, quando todos os lucros anteriores são eliminados. Problema adicional com sistemas de negociação com base em médias móveis é que um comerciante tem que ajustar MAs bar período configurações constantemente. Caso contrário, o sistema (mais cedo ou mais tarde) será executado em um período de negociação negativa, quando todo o lucro poderia ser aniquilado. Os gráficos abaixo ilustram a necessidade de ajustar MAs, a fim de permanecer rentável. No gráfico 1 abaixo, você pode ver a média móvel simples com ajustes de período de 7 e 26 barras aplicados ao índice Dow Jones Industrials (DJI). Simples sinais de negociação neste caso são gerados em cruzamentos de duas médias móveis. O sistema negociando diria para vender quando MA curto (7-barra MA) cai abaixo do MA longo (26-bar MA) e para comprar quando MA curto levanta acima do MA longo. Neste gráfico: A tendência 1 foi mal avistado e, em seguida, tivemos período de negociação negativa agitada A tendência 2 foi mal avistado como e, em seguida, tivemos um sinal negativo A tendência 3 foi perfeitamente manchado e, em seguida, tivemos dois sinais negativos novamente A tendência 4 Foi mal visto. Como conclusão para esta ilustração podemos dizer que na maioria dos casos, após cada comércio rentável que pode ser executado em período de negociação agitada e negativa que pode prejudicar substancialmente a rentabilidade de um sistema. Gráfico 1: Índice de DJI com um sistema negociando baseado em crossovers de médias móveis (ajuste médio do período da barra) Agora, deixa para reduzir o período da barra de nossas médias móveis que devem conduzir a manchar melhor de tendências principais. No gráfico 2 temos duas médias móveis simples com configurações de período de 5 e 15 barras aplicadas ao mesmo índice DJI no mesmo período de tempo. Neste gráfico: Todas as principais tendências em nosso período foram perfeitamente manchado e eles são rentáveis ​​No entanto, ainda tivemos períodos de negociação agitada e negativa e na verdade tivemos maior número de comércios (sinais) durante esses períodos. Em resumo, para este gráfico, podemos dizer que a redução do período de barras de médias móveis leva a negócios mais rentáveis, no entanto, os períodos de negociação negativa e negativa será mais longo e mais negativo que pode levar a resultados globalmente mais digno em comparação com O resultado no exemplo no gráfico 1. Agora, vamos selecionar maior do que no gráfico 1 período de bar de nossas médias móveis, que deve reduzir a negociação intermitente, se não eliminá-lo. Tabela 2: Índice DJI com um sistema de negociação baseado em crossovers de médias móveis. No gráfico 3, temos duas médias móveis simples com configurações de período de 10 e 40 barras aplicadas ao mesmo índice DJI no mesmo período de tempo. No entanto, entramos e saímos das principais tendências com grandes atrasos, tínhamos negociações negativas e anteriormente (no gráfico 1) os negócios lucrativos agradáveis ​​se tornaram menos lucrativos. Em resumo, para este gráfico, podemos dizer que, aumentando um período de bar período de médias móveis, aumentamos um atraso. Ele pode reduzir e eliminar períodos de negociação agitada e negativa, no entanto, respeitosamente, nos faz entrar / sair de um comércio com um atraso que muito provavelmente vai virar a maioria dos nossos sinais em negativo e mal rentável. Gráfico 3: índice DJI com um sistema de negociação baseado em crossovers de médias móveis (menor período de configuração do bar) Ao resumir todos estes três exemplos de gráfico acima, torna-se óbvio que seria bom ter a capacidade de evitar uma negociação agitada como foi feito No gráfico 3, no entanto, ainda para detectar grandes tendências como foi feito no gráfico 1 Para encontrar uma solução para um problema descrito acima, um comerciante deve ser capaz de reconhecer períodos de negociação intermitente. Muitos comerciantes profissionais já sabem a resposta que é a volatilidade. Durante os períodos de maior volatilidade, podemos observar fortes oscilações de alta / baixa e os indicadores técnicos podem gerar mais sinais dentro de um período mais curto de tempo. Respeitosamente, se você não ajustar seus indicadores de acordo com você pode executar em um negócio agitado e negativo. Você pode culpar indicadores técnicos, um sistema e etc A realidade é - quando a volatilidade mudanças você tem que ajustar seus indicadores técnicos (seu sistema de comércio) configurações. Com diferentes níveis de volatilidade, a tendência de preços se comporta de forma diferente: com maior volatilidade, a tendência de preços muda sua direção mais forte e mais rápido e você pode ver mudanças mais freqüentes em uma tendência. Com a volatilidade do amante, uma tendência de preços tende a mudar sua direção mais lenta e para cima / São menores. Sobre a V-MA (Volatility adjusted Moving Average) Nossa equipe de pesquisa criou um algoritmo que permite ajustar automaticamente as médias móveis em relação a um nível de volatilidade. Você pode ver uma linha de indicadores técnicos que já têm um fator de volatilidade. No entanto, podemos orgulhosamente dizer que somos os primeiros que tomaram a decisão de definir uma tecnologia que automaticamente ajustar uma definição de indicadores para vários níveis de volatilidade. Nossas tecnologias proprietárias permitem aplicar este algoritmo a alguns dos indicadores técnicos. No diagrama 4 (veja abaixo), para melhor ilustração, plotamos V-MA (volatilidade ajustada MA-linha vermelha no gráfico abaixo) juntamente com SMA (Média Móvel Simples - linha verde no gráfico abaixo) e ATR (Média Verdadeira Alcance). Como você pode ver, quando a volatilidade é baixa (ATR está em níveis baixos), V-MA se comporta como MA simples (linhas verdes e vermelhas no gráfico abaixo estão se movendo juntos). No entanto, quando a volatilidade é alta (ATR está no nível alto), V-MA é ajustado para atender a um critério de volatilidade (linha vermelha sticks fora da linha verde no gráfico abaixo). Gráfico 4: Índice de DJI e V-MA (volatilidade ajustada média móvel) O mesmo que com quaisquer médias móveis, V-MA tem configuração de período de barra de MA que determina o número de barras (período) usado para calcular MA. No entanto, o V-MA tem dois parâmetros adicionais: configuração do período da barra ATR e nível do sinal ATR. O período de barra ATR é usado para calcular a volatilidade eo nível de sinal é um nível de volatilidade no qual o V-MA começa a ser ajustado à volatilidade. Em geral, o comportamento do V-MA pode ser descrito como Quando o ATR se move abaixo do nível de volatilidade definido, o V-MA se move como SMA com o mesmo ajuste do período de barra Quando ATR sobe acima do nível de volatilidade definido, a regra de volatilidade é acionada eo V - ATR cai para trás abaixo do nível de volatilidade definida, V-MA tende a voltar para o comportamento SMA. Antes de escolher uma configuração para o V-MA, pode ser recomendável plotar o indicador ATR (Average True Range em porcentagem) em um gráfico. Depois de jogar com ATR, será mais visível qual o período de barra ATR e qual o nível de volatilidade (quotSignal Levelquot) você gostaria de usar em V-MA. V-MA baseado Trading System V-MA poderia ser usado para gerar sinais de negociação, bem como ele poderia ser usado como um componente em sistemas de negociação da mesma forma que outras médias móveis são. Para entender melhor a vantagem do V-MA sobre o Simple Moving Average, vamos comparar o sistema de negociação descrito acima (ver gráfico 1) com base nos crossovers do MA rápido com ajuste de período de 7 barras e MA lento com período de 26 barras para um sistema similar Baseado em V-MA. Tomaremos o mesmo índice DJI e o mesmo período de tempo. Usaremos a mesma MA de 7 barras como média móvel rápida. No entanto, para uma média de movimento lento, vamos escolher V-MA, mas com as mesmas configurações de período de 26 barras. Se você compara o gráfico 1 (veja acima) eo gráfico 5 (veja abaixo), você pode notar que os sinais gerados nestes quadros quase idênticos que não deve ser uma surpresa como as mesmas configurações para médias móveis foi selecionado. A diferença é que o sistema de negociação baseado em V-MA (ver gráfico 5) não corre em negociação irregular e negativa em setembro de 2011. Como resultado, podemos dizer que os sistemas de negociação que usam as Médias Móveis ajustadas pela Volatilidade têm a capacidade de evitar choque Negociação durante os períodos de alta volatilidade e esses sistemas poderiam fornecer lucro substancialmente maior do que sistemas semelhantes baseados em médias móveis simples. Gráfico 5: Índice de DJI e V-MA (volatilidade ajustada na média móvel) com base nos sinais de negociação. Em resumo A volatilidade é um dos fatores mais importantes na análise técnica. Um comerciante que não mantém um olho na volatilidade, mais cedo ou mais tarde, pode entrar em período de sinais suicidas negativos simplesmente porque com mudanças na volatilidade temos mudanças no comportamento das tendências de preços. Poderia ser altamente recomendado ter análise de volatilidade incluída em cada sistema de comércio. Nossa tecnologia proprietária de ajustar indicadores técnicos aos níveis de volatilidade pode ajudá-lo com isso. Copyright 2004 - 2016 Destaque Grupo de Investimentos. Todos os direitos reservados. Este material não pode ser publicado, transmitido, reescrito ou redistribuído. Nossas páginas são constantemente digitalizadas. Se vemos que algum de nosso conteúdo é publicado em outro site, nossa primeira ação será relatar este site para o Google e Yahoo como um site de spam. Disclaimer Privacidade 169 1997-2013 MarketVolume. Todos os direitos reservados. SV1Exploring A Volatilidade Média Móvel Ponderada Exponencialmente é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores. Em artigo anterior, mostramos como calcular a volatilidade histórica simples. (Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para avaliar o risco futuro.) Usamos os dados reais do estoque do Google para calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de estoque. Neste artigo, melhoraremos a volatilidade simples e discutiremos a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Histórico vs. Volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar essa métrica em um pouco de perspectiva. Existem duas abordagens gerais: volatilidade histórica e implícita (ou implícita). A abordagem histórica pressupõe que o passado é um prólogo que medimos a história na esperança de que ela seja preditiva. A volatilidade implícita, por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita nos preços de mercado. Espera que o mercado saiba melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual da volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas (à esquerda acima), elas têm duas etapas em comum: Calcular a série de retornos periódicos Aplicar um esquema de ponderação Primeiro, nós Calcular o retorno periódico. Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos. Para cada dia, tomamos o log natural da razão dos preços das ações (ou seja, preço hoje dividido pelo preço de ontem, e assim por diante). Isso produz uma série de retornos diários, de u i para u i-m. Dependendo de quantos dias (m dias) estamos medindo. Isso nos leva à segunda etapa: é aqui que as três abordagens diferem. No artigo anterior (Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro), mostramos que sob algumas simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos quadrados: Note que isto soma cada um dos retornos periódicos, então divide esse total pela Número de dias ou observações (m). Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados. Dito de outra forma, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual. Portanto, se alfa (a) é um fator de ponderação (especificamente, 1 / m), então uma variância simples se parece com isso: O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso. O retorno de ontem (muito recente) não tem mais influência na variância do que nos últimos meses. Esse problema é corrigido usando-se a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), na qual os retornos mais recentes têm maior peso na variância. A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) introduz lambda. Que é chamado de parâmetro de suavização. Lambda deve ser inferior a um. Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada retorno ao quadrado é ponderado por um multiplicador da seguinte forma: Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0,94 ou 94. Neste caso, o primeiro Mais recente) é ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. O próximo retomo quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior neste caso 6 multiplicado por 94 5.64. E o terceiro dia anterior peso é igual a (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Esse é o significado de exponencial em EWMA: cada peso é um multiplicador constante (isto é, lambda, que deve ser menor que um) do peso dos dias anteriores. Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. (Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google.) A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico em 0,196, como mostrado na coluna O (tivemos dois anos de dados diários sobre os preços das ações, ou seja, 509 retornos diários e 1/509 0,196). Mas observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5.64, então 5.3 e assim por diante. Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Lembre-se: Depois de somar toda a série (na coluna Q) temos a variância, que é o quadrado do desvio padrão. Se queremos a volatilidade, precisamos nos lembrar de tomar a raiz quadrada dessa variância. Sua significativa: A variância simples nos deu uma volatilidade diária de 2,4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1,4 (veja a planilha para detalhes). Aparentemente, volatilidade Googles estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente elevado. A variação de hoje é uma função da variação dos dias de Pior Você observará que nós precisamos computar uma série longa de pesos declinando exponencial. Nós não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que toda a série convenientemente reduz a uma fórmula recursiva: Recursivo significa que as referências de variância de hoje (ou seja, é uma função da variação de dias anteriores). Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz: A variância de hoje (sob EWMA) é a variância de ontem (ponderada por lambda) mais o retorno ao quadrado de ontem (pesado por um lambda negativo). Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos: ontem variância ponderada e ontem ponderada, retorno ao quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso parâmetro de suavização. Um lambda mais alto (por exemplo, como o RiskMetrics 94) indica um declínio mais lento na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais lentamente. Por outro lado, se reduzimos o lambda, indicamos maior decaimento: os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida decadência, são usados ​​menos pontos de dados. (Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade). Resumo A volatilidade é o desvio padrão instantâneo de um estoque ea métrica de risco mais comum. É também a raiz quadrada da variância. Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente (volatilidade implícita). Ao medir historicamente, o método mais fácil é a variância simples. Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo peso. Então, enfrentamos um trade-off clássico: sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos, mais nosso cálculo é diluído por dados distantes (menos relevantes). A média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) melhora a variância simples atribuindo pesos aos retornos periódicos. Fazendo isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. (Para ver um tutorial de filme sobre este tópico, visite a tartaruga Bionic.) Médias móveis - médias simples e exponenciais Moving - simples e exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definir a direção atual com um atraso. As médias móveis são retardadas porque são baseadas em preços passados. Apesar desse atraso, as médias móveis ajudam a suavizar a ação dos preços e filtrar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador McClellan. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Here039s um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo simples da média móvel Uma média movente simples é dada forma computando o preço médio de uma segurança sobre um número específico dos períodos. A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco. Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são eliminados à medida que novos dados são disponibilizados. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre simplesmente os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor de média móvel está logo abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15. Os preços dos quatro dias anteriores eram mais baixos e isso faz com que a média móvel fique atrasada. Cálculo da média móvel exponencial As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar assim que uma média móvel simples é usada como o EMA anterior do período anterior no primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para um EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 ao preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de EMA 18.18. Um EMA de 20 períodos aplica uma ponderação de 9,52 ao preço mais recente (2 / (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo. De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você deseja uma porcentagem específica para uma EMA, use esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: Abaixo está um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um valor de 10- Dia média móvel exponencial para a Intel. As médias móveis simples são diretas e exigem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move conforme novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples (22,22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno. Esta planilha só remonta 30 períodos, o que significa que o afeto da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts volta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos para os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo totalmente dissipada. O fator de Lag Quanto maior a média móvel, mais o lag. Uma média móvel exponencial de 10 dias abraçará os preços muito de perto e virará logo após os preços virarem. Curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápido para mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o desaceleram. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - lethargic e lentos mudar. É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de rumo. O gráfico acima mostra o SampP 500 ETF com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e uma moagem SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro-fevereiro, a SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 e 100 dias quando se trata do fator de latência. Simples vs médias exponenciais Moving Embora existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, um não é necessariamente melhor do que o outro. As médias móveis exponenciais têm menos atraso e são, portanto, mais sensíveis aos preços recentes - e às recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponenciais virarão antes de médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. Preferência média móvel depende de objetivos, estilo analítico e horizonte de tempo. Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais nítida do que o declínio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou baixa até o final de março. Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Comprimentos e prazos A duração da média móvel depende dos objetivos analíticos. Curtas médias móveis (5-20 períodos) são mais adequados para as tendências de curto prazo e de negociação. Os cartistas interessados ​​em tendências de médio prazo optariam por médias móveis mais longas que poderiam estender 20-60 períodos. Investidores de longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos de média móvel são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta é claramente uma média móvel a longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos chartists usam as médias móveis de 50 dias e de 200 dias junto. Curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Um simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação de tendências Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Esses exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão aumentando. Uma média móvel em queda indica que os preços, em média, estão caindo. A subida da média móvel de longo prazo reflecte uma tendência de alta a longo prazo. A queda da média móvel a longo prazo reflecte uma tendência de baixa a longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que foi necessário um declínio de 15 para reverter a direção dessa média móvel. Estes indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou depois de ocorrerem (na pior das hipóteses). MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50. Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que o fez, no entanto, MMM continuou maior nos próximos 12 meses. As médias móveis trabalham brilhantemente em tendências fortes. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas juntas para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilizasse um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema usando uma SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz de ouro. Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os crossovers médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de crossover média móvel irá produzir lotes de Whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de crossover triplo que envolve três médias móveis. Mais uma vez, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta atravessa as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com um EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. Usando um crossover média móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. O EMA de 10 dias quebrou abaixo do EMA de 50 dias em outubro atrasado (1), mas este não durou por muito tempo enquanto os 10 dias se moveram para trás acima em novembro meados de (2). Este cruzamento durou mais, mas o próximo crossover de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços de novembro, resultando em outra whipsaw. Esta cruz bearish não durou por muito tempo enquanto o EMA de 10 dias moveu para trás acima dos 50 dias alguns dias mais tarde (4). Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um movimento forte como o estoque avançou mais de 20. Existem dois takeaways aqui. Primeiramente, os crossovers são prone ao whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima / abaixo do EMA de 50 dias por um determinado montante antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. MACD torna-se positivo durante uma cruz de ouro e negativo durante uma cruz morta. O Oscilador de Preço Percentual (PPO) pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais. Observe que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não coincidirão com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50,200,1). Havia quatro crossovers de média móvel durante um período de 2 1/2 anos. Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negócios. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado para os 20s meados. Mais uma vez, os crossovers de média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preço As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os crossovers do preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência mais grande. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um olharia para cruzes de preço de alta somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociar em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrarão nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a tendência maior está para cima. Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de um uptrend mais grande. Uma volta cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra a Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e a EMA de 200 dias. O estoque movido acima e realizada acima da média móvel de 200 dias em agosto. Houve mergulhos abaixo dos 50 dias EMA no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços recuaram rapidamente acima dos 50 dias EMA para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. O EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e Resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias fornecidos suportam várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência reverteu com uma quebra de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500. Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente as médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superações. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias móveis são a tendência que segue, ou retardar, os indicadores que serão sempre um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim embora. Afinal, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante está em linha com a tendência atual. Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas dar também sinais atrasados. Don039t esperar para vender no topo e comprar na parte inferior usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, médias móveis não devem ser utilizados por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold níveis. Adicionando médias móveis para gráficos StockCharts As médias móveis estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preços na bancada do SharpCharts. Usando o menu suspenso Sobreposições, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Open, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para a esquerda (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para a esquerda 10 períodos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para o direito 10 períodos. Múltiplas médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando outra linha de superposição para a bancada. Os membros do StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre várias médias móveis. Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com Varreduras StockCharts Aqui estão alguns exemplos de varreduras que os membros da StockCharts podem usar para varrer para várias situações de média móvel: Bullish Moving Average Cross: Esta varredura procura ações com uma média móvel em ascensão de 150 dias simples e uma linha de alta dos 5 EMA de dia e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está subindo, desde que ela esteja negociando acima de seu nível cinco dias atrás. Um cruzamento de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias acima do volume médio. Bearish Moving Average Cross: Esta pesquisa procura por ações com uma queda de 150 dias de média móvel simples e uma cruz de baixa dos 5 dias EMA e 35 dias EMA. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto ela está negociando abaixo de seu nível cinco dias atrás. Uma cruz de baixa ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias acima do volume médio. Estudo adicional O livro de John Murphy tem um capítulo dedicado a médias móveis e seus vários usos. Murphy abrange os prós e os contras de médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John MurphyDesvio Padrão (Volatilidade) Desvio Padrão (Volatilidade) Introdução O desvio padrão é um termo estatístico que mede a quantidade de variabilidade ou dispersão em torno de uma média. O desvio padrão é também uma medida da volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior a dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor a dispersão ou variabilidade, menor o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar a importância de certos movimentos de preços. Cálculo StockCharts calcula o desvio padrão para uma população, o que pressupõe que os períodos envolvidos representam todo o conjunto de dados, e não uma amostra de um conjunto de dados maior. As etapas de cálculo são as seguintes: Calcular o preço médio (médio) para o número de períodos ou observações. Determinar o desvio de cada período (fechar menos o preço médio). Quadrado cada desvio de period039s. Soma os desvios quadrados. Divida esta soma pelo número de observações. O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. A planilha acima mostra um exemplo para um desvio padrão de 10 períodos usando dados QQQQ. Observe que a média de 10 períodos é calculada após o 10º período e esta média é aplicada a todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão em execução com esta fórmula seria bastante intensivo. O Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Aqui é uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de Desvio Padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da sub-segurança. Títulos com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais altos do que títulos com preços baixos, como a Intel (22). Estes valores mais elevados não são um reflexo de maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são apresentados em termos que se relacionam directamente com o preço do título subjacente. Os valores históricos de desvio padrão também serão afetados se uma segurança sofrer uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se mova de 10 para 50 provavelmente terá um maior desvio padrão em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala da esquerda se refere ao desvio padrão. A escala do desvio padrão de Google039 estende de 2.5 a 35, quando a escala de Intel funcionar de .10 a .75. As variações médias de preço (desvios) no Google variam de 2,5 a 35, enquanto as variações médias de preços (desvios) na Intel variam de 10 centavos a 75 centavos. Apesar das diferenças de alcance, os profissionais podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel aumentou de abril a junho, com o desvio padrão se movimentando acima de 70 vezes. Google experimentou um aumento na volatilidade em outubro como o desvio padrão tiro acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade para os dois títulos. Medição de Expectativas O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isso pressupõe que as mudanças de preços são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássico. Mesmo que as mudanças de preços para os títulos nem sempre são normalmente distribuídos, os cartistas ainda podem usar diretrizes normais de distribuição para avaliar a importância de um movimento de preços. Numa distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações se enquadram em dois desvios-padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios-padrão. Usando estas diretrizes, os comerciantes podem estimar a importância de um movimento de preços. Um movimento maior do que um desvio padrão mostraria força ou fraqueza acima da média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra a Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês eo desvio padrão mensal foi de 0,88 no último dia. Em uma distribuição normal, 68 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço inferior a 88 centavos. 95 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço de menos de 1,76 centavos (2 x 0,88 ou dois desvios padrão). 99,7 das observações devem apresentar uma variação de preços inferior a 2,64 (3 x 0,88 ou três desvios-padrão), sendo os movimentos de preços que foram 1,2 ou 3 desvios-padrão o desvio-padrão de 21 dias é ainda bastante variável Ele flutuou entre 0,32 e 0,88 a partir de meados de agosto até meados de dezembro. Uma média móvel de 250 dias pode ser aplicado para suavizar o indicador e encontrar uma média, que é de cerca de 68 centavos. O preço movimentos maiores do que 68 centavos foram maiores do que os 250 Dia SMA do desvio-padrão de 21 dias Estes movimentos de preços acima da média indicam maior interesse que poderia prefigurar uma mudança de tendência ou marcar uma fuga Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade Estes valores fornecem chartists com uma estimativa para o esperado O desvio padrão também é usado com outros indicadores, tais como bandas de Bollinger Estas bandas são definidas 2 desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Como com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, tais como osciladores de momentum ou padrões de gráficos. Desvio padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador no SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Esse parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Grosso modo, 21 dias equivale a um mês, 63 dias equivale a um quarto e 250 dias equivale a um ano. O desvio padrão também pode ser usado em gráficos semanais ou mensais. Os indicadores podem ser aplicados ao desvio padrão clicando em opções avançadas e adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão.