Técnicas de previsão média móvel

Algumas das principais funções de uma média móvel são identificar tendências e reversões medir a força do momento de um ativo e determinar as áreas potenciais onde um ativo vai encontrar apoio ou resistência. Nesta seção, vamos apontar como Diferentes períodos de tempo podem monitorar momentum e como as médias móveis podem ser benéficas na definição stop-loss Além disso, vamos abordar algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar quando usá-los como parte de uma rotina de negociação Trend Identificar tendências é um Das principais funções das médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência seu amigo As médias móveis são indicadores de atraso, o que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmar as tendências uma vez que foram estabelecidos Como você pode ver em Figura 1, uma ação é considerada em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima Inversamente, um comerciante usará Um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa Muitos comerciantes só consideram a realização de 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. Momentum comerciantes muitos iniciante Os comerciantes perguntam como é possível medir o momento e como as 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, como cada período de tempo pode fornecer informações valiosas em 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 médias móveis que são criados com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerado como uma boa medida de Momentum de médio prazo 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 um movimento de 15 dias Rage 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 do momento de um ativo é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção Como eles se acumulam em relação uns aos outros As três médias móveis que são geralmente utilizados têm margens de tempo variáveis ​​em uma tentativa de representar os movimentos de preços de curto, médio e longo prazo Na Figura 2, um forte momento ascendente é visto quando menor As médias de prazo estão localizadas acima de médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Inversamente, quando as médias de curto prazo estão localizadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis está em Determinação de suportes de preços potenciais Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um ativo muitas vezes vai parar e inverter direção no mesmo nível que um importante Média 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 incomum ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores Empurrando 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 tirar lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes Muitos vendedores curtos também usar essas médias como pontos de entrada, Preço muitas vezes rejeita a resistência e continua seu movimento menor 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 assistir thes E níveis de perto, porque eles podem afetar significativamente o valor do seu investimento. Top-Perdas As características de suporte e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciar riscos A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes Para cortar posições perdedoras antes que eles possam crescer maiores 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 economizar muito dinheiro Usando médias móveis para definir Stop-loss ordens é a chave para qualquer estratégia de negociação bem sucedida. A abordagem mais simples seria tomar a média de janeiro a março e usar isso para estimar as vendas de abril. 129 134 122 3 128 333.Por isso, com base nas vendas de janeiro a março, você prevê que as vendas em abril serão 128.333. Depois que as vendas reais de abril entrarem, você calcularia a previsão para maio, desta vez usando fevereiro a abril Você deve ser consistente com o número de períodos que você usa para a média móvel de previsão. O número de períodos que você usa em suas previsões de média móvel é arbitrário, você pode usar apenas dois períodos, ou cinco ou seis períodos o que você deseja gerar suas previsões. A abordagem acima é uma média móvel simples Às vezes, as vendas de meses mais recentes podem ser influenciadores mais fortes das vendas do mês seguinte, então você quer dar aqueles meses mais próximos mais peso em seu modelo de previsão Esta é uma média móvel ponderada E assim como o número De períodos, os pesos que você atribuir são puramente arbitrária Vamos dizer que você queria dar março s vendas 50 peso, fevereiro s 30 peso e janeiro s 20 Então, sua previsão para abril será 127.000 122 50 134 30 129 20 127.L Imitações de métodos de média móvel Médias móveis são consideradas uma técnica de previsão de suavização Como você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando ou suavizando os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos de negócios e outros Eventos aleatórios podem aumentar drasticamente o erro de previsão Dê uma olhada em um ano inteiro vale a pena de dados, e comparar uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos. Observe que neste exemplo que eu não criar previsões, mas centrado As médias móveis A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro, e é a média de janeiro, fevereiro e março também fiz semelhante para a média de 5 meses Agora dê uma olhada no seguinte gráfico. O que você vê é Não a média móvel de três meses série muito mais suave do que a série de vendas reais E como sobre a média móvel de cinco meses É ainda mais suave Por isso, quanto mais períodos você usar em sua média móvel, o suavizar o seu tempo s Assim, para a previsão, uma média móvel simples pode não ser o método mais preciso. Métodos de média móvel se revelam bastante valiosos quando você está tentando extrair os componentes sazonais, irregulares e cíclicos de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados, como regressão E ARIMA eo uso de médias móveis na decomposição de uma série de tempo serão abordados posteriormente na série. Determinando a precisão de um modelo de média móvel. Geralmente, você quer um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e os previstos. As medidas mais comuns de precisão de previsão são o Desvio Absoluto Médio MAD Nesta abordagem, para cada período da série temporal para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre os valores reais e previstos do período s o desvio Then Você média esses desvios absolutos e você obter uma medida de MAD MAD pode ser útil para decidir sobre o número de períodos que a média, e ou a quantidade de Peso que você coloca em cada período Geralmente, você escolhe o que resulta no menor MAD Aqui está um exemplo de como MAD é calculado. MAD é simplesmente a média de 8, 1 e 3.Moving Médias Recapitulação Ao usar médias móveis para previsão , Lembre-se. As médias de movimento podem ser simples ou ponderadas. O número de períodos que você usa para sua média e qualquer peso que você atribuir a cada um são estritamente arbitrários. As médias de movimento suavizam padrões irregulares em dados de séries temporais quanto maior o número de períodos usados ​​para Cada ponto de dados, maior o efeito de suavização. Por causa do alisamento, a previsão das vendas do próximo mês s com base nas vendas mais recentes de alguns meses pode resultar em grandes desvios devido à sazonalidade, ciclos e padrões irregulares nos dados e. As capacidades de suavização De um método de média móvel pode ser útil na decomposição de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados. Semana seguinte Suavização exponencial Na próxima semana s Previsão sexta-feira vamos discutir métodos exponenciais de suavização , E você vai ver que eles podem ser muito superior à média móvel de métodos de previsão. Não sei por que razão a nossa previsão Sexta-feira postos aparecem na quinta-feira Encontrar at. Post navigation. Leave uma resposta Cancel reply. I tinha 2 questions.1 Você pode Use a abordagem de MA centralizada para prever ou apenas para remover a sazonalidade.2 Quando você usa o t t-1 simples t-2 tk k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de um período à frente Eu acho que a sua previsão Seria um dos pontos de alimentação para o próximo. Thanks Ame a informação e suas explanantions. I m feliz que você gosta do blog tenho certeza que vários analistas têm usado a abordagem centrada MA para a previsão, mas eu pessoalmente não, uma vez que os resultados da abordagem Em uma perda de observações em ambas as extremidades Isso realmente, em seguida, vincula-se a sua segunda pergunta Geralmente, MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas e eu também às vezes usarei a minha previsão de um período antecipado como uma das entradas para O segundo período adiante É Importante lembrar que quanto mais no futuro você tentar prever, maior será o seu risco de erro de previsão É por isso que eu não recomendo MA centrado para a previsão da perda de observações no final significa ter que depender de previsões para as observações perdidas, Bem como o período s à frente, por isso há maior chance de erro de previsão. Leitores você está convidado a pesar sobre isso Você tem alguma opinião ou sugestões sobre este. Brian, obrigado por seu comentário e seus elogios no blog. Nice Iniciativa e explicação agradável É realmente útil. I previsão personalizado placas de circuito impresso para um cliente que não dá quaisquer previsões Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso como a indústria pode ir para cima e para baixo Nós vemos para o meio de Verão até o final do ano que o transporte pcb s está em cima Em seguida, vemos no início do ano diminui caminho para baixo Como posso ser mais preciso com os meus dados. Katrina, a partir do que você me disse, ele aparece suas vendas de placa de circuito impresso Tem uma componente sazonal que eu faço a sazonalidade de endereço em alguns dos outros previsão Friday posts Outra abordagem que você pode usar, o que é muito fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em conta sazonalidade Você pode encontrar uma boa explicação aqui Veja-se Para determinar se os seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, porque o algoritmo é ligeiramente diferente para cada Se você traçar seus dados mensais de alguns anos e ver que as variações sazonais nos mesmos tempos dos anos parecem ser constante ano após ano, então A sazonalidade é aditiva se as variações sazonais ao longo do tempo parecem estar aumentando, então a sazonalidade é multiplicativa A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas Se em dúvida, suponha multiplicative Good luck. Hi lá, Entre esses método Nave Previsão Atualizando a média média móvel Comprimento k Quer ponderado média móvel de comprimento k OR suavização exponencial Qual desses modelos de atualização que você me recomendar usando para forecas T os dados Para a minha opinião, estou pensando em Moving Average Mas eu não sei como torná-lo claro e structured. It realmente depende da quantidade e qualidade dos dados que você tem e seu horizonte de previsão a longo prazo, a médio prazo , Ou a curto prazo. Demand Técnicas de previsão Média móvel Temos mais de 79 cursos universitários que prepará-lo para ganhar crédito por exame que é aceito por mais de 2.000 faculdades e universidades Você pode testar fora dos dois primeiros anos da faculdade e salvar milhares fora de sua Qualquer pessoa pode ganhar crédito por exame, independentemente da idade ou nível de educação. Transferir crédito para a escola de sua escolha. 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