Moving average by spss

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal 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. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no GoogleSmoothing dados remove variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavizar. Essa técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de alisamento Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Vamos primeiro investigar alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico oferece em unidades de 1000 dólares. Ele / ela toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média computada ou média dos dados 10. O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor típico. Esta é uma boa ou má estimativa O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo Vamos calcular o erro quadrático médio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados do MSE por exemplo Os resultados são: Erro e esquadrado Erros A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência? Um olhar para o gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pondera todas as observações passadas igualmente Em resumo, afirmamos que A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use estimativas diferentes que levem em conta a tendência. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra forma de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 1/3 é chamado de peso. Em geral: barra fração soma esquerda (fratura direita) x1 esquerda (fratura direita) x2,. ,, Esquerda (frac direito) xn. O (esquerdo (direito de fracto)) são os pesos e, naturalmente, somam a 1. Médias de Moving: Como usá-los Algumas das funções preliminares de uma média movente são identificar tendências e reversões. Medir a força de um momento de ativos e determinar áreas potenciais onde um ativo vai encontrar apoio ou resistência. Nesta seção, iremos apontar como diferentes períodos de tempo podem monitorar o momentum e como as médias móveis podem ser benéficas na definição de stop-loss. Além disso, abordaremos algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar ao usá-las como parte de uma rotina de negociação. Tendência Identificar tendências é uma das principais funções de médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência de seu amigo. As médias móveis são indicadores de atraso. O que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmam as tendências uma vez estabelecidas. Como você pode ver na Figura 1, um estoque é considerado em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima. Por outro lado, um comerciante usará um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa. Muitos comerciantes só consideram manter uma posição longa em um ativo quando o preço está negociando acima de uma média móvel. Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funciona no favor dos comerciantes. Momentum Muitos comerciantes iniciantes perguntam como é possível medir o momentum e como médias móveis podem ser usados ​​para enfrentar tal façanha. A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo utilizados na criação da média, pois cada período de tempo pode fornecer informações valiosas sobre diferentes tipos de momentum. Em geral, momentum de curto prazo pode ser medido olhando para médias móveis que se concentram em períodos de tempo de 20 dias ou menos. Olhando para as médias móveis que são criadas com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerado como uma boa medida de médio prazo momento. Finalmente, qualquer média móvel que usa 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como uma medida de momentum de longo prazo. O senso comum deve dizer-lhe que uma média móvel de 15 dias é uma medida mais apropriada do momentum de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força ea direção de um momento de ativos é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção para a forma como eles se acumulam em relação um ao outro. As três médias móveis que são geralmente utilizadas têm margens de tempo variáveis ​​numa tentativa de representar movimentos de preços a curto, médio e longo prazo. Na Figura 2, observa-se forte impulso ascendente quando as médias de curto prazo se situam acima das médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Por outro lado, quando as médias de curto prazo estão situadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis é determinar suportes de preços potenciais. Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um recurso muitas vezes parar e inverter direção no mesmo nível que uma média importante. Por exemplo, na Figura 3 você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de sustentar o preço do estoque depois que ele caiu de sua alta perto de 32. Muitos comerciantes vão antecipar um salto fora das principais médias móveis e usará outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um ativo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é raro ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores empurrar o preço de volta acima dessa média. Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, essa resistência é muitas vezes usado por comerciantes como um sinal para ter lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes. Muitos vendedores curtos também usarão essas médias como pontos de entrada porque o preço geralmente salta fora da resistência e continua seu movimento mais baixo. Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser no seu melhor interesse para observar esses níveis de perto, porque eles podem afetar muito o valor de seu investimento. Stop-Losses As características de apoio e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciamento de risco. A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes para cortar perder posições antes que eles possam crescer qualquer maior. Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definir suas ordens stop-loss abaixo médias influentes podem salvar-se muito dinheiro. Usando médias móveis para definir ordens stop-loss é a chave para qualquer estratégia de negociação bem sucedida. Médias de Múltiplos - Simple e Exponencial Movendo Médias - Simple e Exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preços para formar uma tendência seguinte indicador. 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 um 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 que 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. Em 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 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 esperam 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 MurphySPSS Workshop de Treinamento On-Line O procedimento da série temporal fornece as ferramentas para a criação de modelos, aplicando um modelo existente para análise de séries temporais, decomposição sazonal e análise espectral de dados de séries temporais, bem como ferramentas para calcular autocorrelações e Correlação cruzada. Os seguintes dois clipes de filme demonstram como criar um modelo de série temporal de suavização exponencial e como aplicar um modelo de série temporal existente para analisar dados de séries temporais. MOVIE: Modelo de Suavização Exponencial MOVIE: Modelo ARIMA Ferramenta Expert Modeler Expert Nesta oficina on-line, você encontrará muitos clipes de filme. Cada clipe de filme demonstrará alguma utilização específica do SPSS. Criar modelos TS. Existem diferentes métodos disponíveis no SPSS para a criação de modelos de séries temporais. Existem procedimentos para modelos de suavização exponencial, univariada e multivariada Autoregressive Integrated Moving-Average (ARIMA). Estes procedimentos produzem previsões. Métodos de alisamento na previsão - Médias móveis, médias móveis ponderadas e métodos exponenciais de suavização são freqüentemente usados ​​na previsão. O principal objectivo de cada um destes métodos é suavizar as flutuações aleatórias na série temporal. Estes são eficazes quando a série temporal não exibe tendência significativa, efeitos cíclicos ou sazonais. Isto é, a série de tempo é estável. Os métodos de suavização são geralmente bons para as previsões de curto alcance. Médias móveis: Médias móveis usa a média dos valores de dados k mais recentes na série de tempo. Por definição, MA S (valores k mais recentes) / k. A MA média muda à medida que novas observações se tornam disponíveis. Média Móvel Ponderada: No método MA, cada ponto de dados recebe o mesmo peso. Na média móvel ponderada, usamos pesos diferentes para cada ponto de dados. Ao selecionar os pesos, calculamos a média ponderada dos valores de dados k mais recentes. Em muitos casos, o ponto de dados mais recente recebe o maior peso eo peso diminui para pontos de dados mais antigos. A soma dos pesos é igual a 1. Uma maneira de selecionar pesos é usar pesos que minimizem o critério de erro quadrático médio (MSE). Método de Suavização Exponencial. Este é um método de média ponderada especial. Este método seleciona o peso para a observação mais recente e os pesos para observações mais antigas são computados automaticamente. Estes outros pesos diminuem à medida que as observações ficam mais velhas. O modelo de suavização exponencial básico é onde F t 1 previsão para o período t 1, t observação no período t. F t previsão para o período t. E um parâmetro de suavização (ou constante) (0 lt a lt1). Para uma série de tempo, definimos F 1 1 para o período 1 e as previsões subseqüentes para os períodos 2, 3, podem ser calculadas pela fórmula para F t 1. Usando esta abordagem, pode-se mostrar que o método de suavização exponencial é uma média ponderada de todos os pontos de dados anteriores na série de tempo. Uma vez conhecida, precisamos conhecer t e F t para calcular a previsão para o período t 1. Em geral, escolhemos a que minimiza o MSE. Simples: apropriado para séries em que não há tendência ou sazonalidade. Componente de média móvel (q): ordens de média móvel especificam como os desvios da média de série para os valores anteriores são usados ​​para prever os valores atuais. Expert Time Series Modeler determina automaticamente o melhor ajuste para os dados da série temporal. Por padrão, o Expert Modeler considera os modelos de suavização exponencial e ARIMA. O usuário pode selecionar apenas modelos ARIMA ou Smoothing e especificar a detecção automática de outliers. O clipe de filme a seguir demonstra como criar um modelo ARIMA usando o método ARIMA e o modelador de especialistas fornecido pelo SPSS. O conjunto de dados utilizado para esta demonstração é o conjunto de dados AirlinePassenger. Consulte a página Conjunto de dados para obter detalhes. Os dados dos passageiros das companhias aéreas são dados como série G no livro Time Series Analysis: Forecasting and Control por Box e Jenkins (1976). O número variável é o total mensal de passageiros em milhares. Na transformação logarítmica, os dados foram analisados ​​na literatura. Aplicar modelos de séries temporais. Esse procedimento carrega um modelo de série temporal existente a partir de um arquivo externo eo modelo é aplicado ao conjunto de dados SPSS ativo. Isso pode ser usado para obter previsões para séries para as quais dados novos ou revisados ​​estão disponíveis sem começar a construir um novo modelo. A caixa de diálogo principal é semelhante à caixa de diálogo principal Criar modelos. Análise Espectral. Este procedimento pode ser usado para mostrar o comportamento periódico em séries temporais. Gráficos de seqüência. Este procedimento é utilizado para traçar casos em sequência. Para executar este procedimento, você precisa de dados de séries temporais ou de um conjunto de dados que esteja classificado em determinada ordem significativa. Autocorrelações. Este procedimento traça a função de autocorrelação e a função de autocorrelação parcial de uma ou mais séries temporais. Cross-Correlations. Este procedimento traça a função de correlação cruzada de duas ou mais séries de tempo para defasagens positivas, negativas e zero. Consulte o Menu de Ajuda do SPSS para obter informações adicionais sobre o modelo de séries temporais aplicadas, análise espectral, gráficos de seqüência, autocorrelações e procedimentos de correlação cruzada. O seu Workshop de Treinamento SPSS on-line é desenvolvido pelo Dr. Carl Lee, Dr. Felix Famoye. Estudante assistentes Barbara Shelden e Albert Brown. Departamento de Matemática, Universidade Central de Michigan. Todos os direitos reservados.