As médias móveis de Exponential explained. Traders confiaram em médias móveis para ajudar a identificar pontos de entrada negociando da probabilidade elevada e saídas rentáveis por muitos anos Um problema well-known com médias moventes, entretanto, é o lag grave que está atual em a maioria de tipos de médias móveis A média móvel de média exponencial DEMA fornece uma solução calculando uma metodologia de média mais rápida. História da Média Mínima Exponencial Dupla Na análise técnica, o termo média móvel refere-se a uma média de preço para um determinado instrumento de negociação durante um período de tempo especificado. A média móvel de 10 dias calcula o preço médio de um instrumento específico nos últimos dez dez dias, uma média móvel de 200 dias calcula o preço médio dos últimos 200 dias. Cada dia, o período de retrocesso avança para cálculos de base no último X Número de dias Uma média móvel aparece como uma linha lisa e curvada que fornece uma representação visual da tendência de longo prazo de um inst As médias móveis mais rápidas, com períodos mais curtos de observação, são mais lentas, com períodos de reflexão mais longos, são mais suaves. Uma média móvel é um indicador de retrocesso. Figura 1, foi desenvolvido por Patrick Mulloy em uma tentativa de reduzir a quantidade de tempo de latência encontrada em médias móveis tradicionais Foi introduzido pela primeira vez em fevereiro de 1994, Análise Técnica da revista Stocks Commodities no artigo de Mulloy Smoothing Data with Faster Moving Averages For a Este gráfico de um minuto do contrato de futuros e-mini Russell 2000 mostra duas médias móveis exponenciais duplas diferentes um período de 55 aparece em azul, um período de 21 em Rosa. Cálculo de um DEMA Como Mulloy explica em seu artigo original, o DEMA não é apenas um EMA duplo com o dobro do tempo de latência de um único EMA, mas é uma implementação composta de um único Em outras palavras, o DEMA não é simplesmente dois EMAs combinados, ou uma média móvel de uma média móvel, mas é um cálculo de EMAs único e duplo. Todas as plataformas de análise de negociação têm o DEMA incluído como um indicador que pode ser adicionado aos gráficos Portanto, os comerciantes podem usar o DEMA sem saber a matemática por trás dos cálculos e sem ter que escrever ou introduzir qualquer codeparing o DEMA com Tradicional Movendo Médias As médias móveis são um Dos métodos mais populares de análise técnica Muitos comerciantes usá-los para detectar reversões de tendência especialmente em um crossover de média móvel, onde duas médias móveis de comprimentos diferentes são colocados em um gráfico pontos onde as médias móveis cruz podem significar compra ou venda oportunidades. O DEMA Pode ajudar os comerciantes spot reversões mais cedo porque é mais rápido para responder às mudanças na atividade de mercado A Figura 2 mostra um exemplo do e-mini Russell 2000 futur Este contrato de um minuto tem quatro médias móveis aplicadas. 21-período DEMA rosa.55-período DEMA azul escuro.21-período MA luz azul.55-período MA luz verde. Figura 2 Este gráfico de um minuto do e - Mini Russell 2000 contrato de futuros ilustra o tempo de resposta mais rápido do DEMA quando usado em um crossover Observe como o crossover DEMA em ambos os casos aparece significativamente mais cedo do que os crossovers MA. O primeiro crossover DEMA aparece em 12 29 eo próximo bar abre a um preço De 663 20 O crossover de MA, por outro lado, forma em 12 34 eo preço de abertura de barra seguinte está em 660 50 No próximo conjunto de crossovers, o crossover de DEMA aparece em 1 33 eo próximo bar abre em 658 O MA , Em contraste, forma-se em 1 43, com a abertura seguinte da barra em 662 90 Em cada exemplo, o crossover de DEMA fornece uma vantagem em começar na tendência mais cedo do que o cruzamento de MA Para mais introspecção, leia o Tutorial. DEMA Os exemplos de crossover de média móvel acima ilustram A DEMA pode ser usada em uma variedade de indicadores onde a lógica é baseada em uma média móvel Ferramentas de análise técnica, tais como: Como as bandas de Bollinger movendo a divergência de convergência média MACD ea média móvel TRIX exponencial são baseadas em tipos de média móvel e podem ser modificadas para incorporar um DEMA em vez de outros tipos mais tradicionais de médias móveis. Substituir o DEMA pode ajudar os comerciantes a comprar e vender Oportunidades que estão à frente daqueles fornecidos pelo MAs ou EMAs tradicionalmente utilizados nestes indicadores Claro que entrar em uma tendência mais cedo ou mais tarde tipicamente leva a maiores lucros Figura 2 ilustra este princípio - se fossemos usar os crossovers como comprar e vender sinais Nós entraríamos nos comércios significativamente mais adiantados ao usar o crossover de DEMA ao contrário do crossover de MA. Line Traders e investidores têm usado por muito tempo as médias móveis em sua análise de mercado As médias móveis são uma ferramenta amplamente utilizada técnica de análise que fornece um meio de visualizar rapidamente e interpretar a tendência a longo prazo de um dado instrumento de negociação Desde que as médias móveis por sua própria natureza estão atrasados indicadores É útil para ajustar a média móvel, a fim de calcular um indicador mais rápido, mais responsivo A média móvel exponencial duplo oferece aos comerciantes e investidores uma visão da tendência de longo prazo, com a vantagem de ser uma média móvel mais rápido com menos tempo de atraso Para A quantidade de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos Uma outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de r Uma lei que o Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, das famílias e dos O setor sem fins lucrativos O Escritório dos EUA de Labour. The sigla de moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1.A série de tempo é uma seqüência de observações de uma variável aleatória periódica Exemplos são a mensal A demanda por um produto, a matrícula anual de calouros em um departamento da universidade e os fluxos diários em um rio As séries temporais são importantes para a pesquisa de operações porque muitas vezes são os impulsionadores de modelos de decisão Um modelo de inventário requer estimativas de demandas futuras, E o modelo de pessoal para um departamento universitário requer estimativas de entrada de estudantes futuros e um modelo para fornecer avisos à população em um nível R da bacia exige estimativas dos fluxos de rio para o futuro imediato. A análise da série de tempo fornece ferramentas para selecionar um modelo que descreve as séries de tempo e usar o modelo para prever eventos futuros Modelando a série de tempo é um problema estatístico porque os dados observados são usados em procedimentos computacionais Para estimar os coeficientes de um modelo suposto Os modelos assumem que as observações variam aleatoriamente sobre um valor médio subjacente que é uma função do tempo. Nessas páginas, restringimos a atenção ao uso de dados de séries temporais históricas para estimar um modelo dependente do tempo. , Previsão a curto prazo de informações freqüentemente utilizadas, onde as causas subjacentes da variação de tempo não estão mudando marcadamente no tempo. Na prática, as previsões derivadas por esses métodos são posteriormente modificadas por analistas humanos que incorporam informações não disponíveis a partir dos dados históricos. Esta seção é apresentar as equações para os quatro Métodos utilizados na previsão de adição de média móvel, suavização exponencial, regressão e suavização exponencial dupla Estes são chamados de métodos de alisamento Métodos não considerados incluem previsão qualitativa, regressão múltipla e métodos autorregressivos ARIMA Aqueles interessados em uma cobertura mais ampla deve visitar o site Previsões Princípios Ou ler um dos vários excelentes livros sobre o tema Nós usamos o livro Previsão por Makridakis, Wheelwright e McGee, John Wiley Sons, 1983. Para usar a pasta de trabalho Exemplos do Excel, você deve ter o add-in de Previsão instalado. Escolha o comando Relink para Estabelecer os links para o add-in. Esta página descreve os modelos utilizados para a previsão simples ea notação utilizada para a análise. Este método de previsão mais simples é a média móvel de previsão O método simplesmente médias das últimas observações m É útil para séries temporais Com uma média lentamente em mudança. Este método considera todo o passado em sua previsão, mas pesa experiência recente Os cálculos são simples porque somente a estimativa do período anterior e os dados atuais determinam a nova estimativa. O método é útil para séries temporais com uma média em mudança lenta. O método da média móvel não responde bem a um tempo Série que aumenta ou diminui com o tempo Aqui nós incluímos um termo linear da tendência no modelo O método da regressão aproxima o modelo construindo uma equação linear que forneça os mínimos quadrados cabidos às últimas m observações. Aqui temos os coeficientes da constante e da tendência estimados Por suavização exponencial Os parâmetros de previsão para o termo constante e para o termo de tendência podem ser definidos independentemente Ambos os parâmetros devem estar entre 0 e 1. A previsão para o valor esperado para períodos futuros é a constante mais um termo linear que depende do número De períodos para o futuro. Com um termo linear como parte da previsão, este método irá acompanhar as tendências na série temporal Usamos o mesmo d Ata como para os outros métodos de previsão para ilustração Repetimos os dados abaixo Recorde que os dados simulados começam com uma média constante de 10 No tempo 11 a média aumenta com uma tendência de 1 até o tempo 20 quando a média se torna uma constante novamente com valor 20 O ruído é simulado usando uma distribuição normal com média 0 e desvio padrão. 3 Os valores são arredondados para o inteiro mais próximo. Em qualquer momento, T apenas três informações são necessárias para calcular as estimativas, e ilustraremos os cálculos para o tempo 20 , Usando os coeficientes estimados para o tempo 19 e os dados para o tempo 20. Os parâmetros são ajustados com três valores diferentes de como na tabela abaixo. As estimativas do modelo para três casos são mostradas juntamente com a média das séries temporais no Figura abaixo A figura mostra a estimativa da média em cada momento e não a previsão. A estimativa com o maior valor de segue a tendência com mais precisão, mas tem mais variabilidade A previsão com o menor O valor de é consideravelmente mais suave, mas nunca corrige inteiramente a tendência para o modelo de regressão, o método de suavização exponencial nunca esquece completamente qualquer parte do seu passado. Assim, pode levar mais tempo para se recuperar no caso de uma perturbação na média subjacente. Na figura abaixo, onde a variância do ruído é definida como 0.Forecast com o Excel. O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de suavização exponencial dupla O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo suplemento para os dados de amostra na coluna B Use os parâmetros do segundo caso As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0 Comparadas com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a previsão Os valores para os coeficientes ao tempo 0 são determinados pelo método de regressão linear O restante das estimativas de coeficientes nas colunas C e D são calculados com suavização exponencial dupla A coluna Fore 1 E mostra Sa previsão para um período no futuro Os valores de e estão nas células C3 e D3, respectivamente O intervalo de previsão está na célula E3 Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os valores na coluna Fore são deslocados down. The Err 1 coluna F mostra a diferença entre a observação ea previsão O desvio padrão eo Desvio Médio Média MAD são calculados nas células F6 e F7 respectivamente.
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