A OANDA utiliza cookies para tornar os nossos sites fáceis de utilizar e personalizados para os nossos visitantes. Os cookies não podem ser usados para identificá-lo pessoalmente. Ao visitar o nosso site você concorda com OANDA8217s uso de cookies, de acordo com nossa Política de Privacidade. Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, por favor visite aboutcookies. org. Restringir cookies impedirá que você se beneficie de algumas das funcionalidades do nosso site. Baixe o nosso Mobile Apps abrir uma conta ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lição 1: médias móveis vantagens da utilização de médias móveis Médias móveis suavizar as flutuações das taxas de mercado que muitas vezes ocorrem com cada relato Período em uma tabela de preços. Quanto mais frequentes forem as atualizações de taxas - ou seja, quanto mais freqüentemente o gráfico de preços exibir uma taxa atualizada - maior será o potencial de ruído do mercado. Para os comerciantes que lidam com um mercado em rápido movimento que está variando ou whipsawing para cima e para baixo, o potencial de sinais falsos é uma preocupação constante. Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está a ponto de reverter, mas o próximo período de relatório prova que o que inicialmente parecia ser uma inversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel O número de períodos de relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha de média móvel como exibido em um gráfico de preços. Quanto menos os pontos de dados (isto é, os períodos de relatório) incluídos na média, mais próxima a média móvel se mantém na taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouca visão da tendência geral do que a tabela de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos iguala as flutuações de preços de tal forma que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Tabela de preços de castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relato - referência genérica utilizada para descrever a frequência com que os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referida como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a freqüência de alguns segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto o tempo que você mantenha os comércios abertos, mais freqüentemente você deve recuperar os dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. OANDA, fxTrade e OANDAs fx família de marcas são propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. Negociação com alavancagem em contratos de moeda estrangeira ou outros produtos fora de bolsa na margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos. Recomendamos que você considere cuidadosamente se a negociação é apropriada para você em função de suas circunstâncias pessoais. Você pode perder mais do que você investe. As informações neste site são de natureza geral. Recomendamos que você procure aconselhamento financeiro independente e garantir que você compreenda completamente os riscos envolvidos antes da negociação. A negociação através de uma plataforma on-line traz riscos adicionais. Consulte nossa seção jurídica aqui. As apostas de spread financeiro só estão disponíveis para os clientes da OANDA Europe Ltd que residam no Reino Unido ou na República da Irlanda. CFDs, capacidades de cobertura de MT4 e taxas de alavancagem superiores a 50: 1 não estão disponíveis para residentes nos EUA. As informações contidas neste site não são dirigidas a residentes de países onde a sua distribuição, ou uso por qualquer pessoa, seria contrária à lei ou regulamento local. A OANDA Corporation é uma Comerciante de Mercadorias Futures e Comerciante de Divisas de Varejo com a Commodity Futures Trading Commission e é membro da National Futures Association. No: 0325821. Consulte o Alerta de INVESTIDORES FOREX da NFAs onde for apropriado. As contas da OANDA (Canadá) Corporation ULC estão disponíveis para qualquer pessoa com uma conta bancária canadense. A OANDA (Canadá) Corporation ULC é regulamentada pela Organização de Regulamentação da Indústria de Investimentos do Canadá (OCRCM), que inclui a base de dados de verificações dos consultores on-line do OCRCM (Relatório do Conselheiro da OICVM) e as contas de clientes são protegidas pelo Fundo Canadense de Proteção aos Investidores dentro dos limites especificados. Uma brochura descrevendo a natureza e os limites da cobertura está disponível mediante solicitação ou no cipf. ca. OANDA Europe Limited é uma empresa registada na Inglaterra número 7110087, e tem a sua sede no Piso 9a, Torre 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. É autorizado e regulamentado pela Autoridade de Conduta Financeira. No: 542574. A OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co. Reg. No 200704926K) detém uma Licença de Serviços de Mercados de Capitais emitida pela Autoridade Monetária de Singapura e também é licenciada pela International Enterprise Singapore. A OANDA Australia Pty Ltd 160 é regulada pela Comissão Australiana de Valores Mobiliários e Investimentos ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL N ° 412981) e é a emissora dos produtos e / ou serviços deste site. É importante para você considerar o Guia de Serviços Financeiros (FSG) atual. Declaração de Divulgação de Produto (PDS). Termos da Conta e quaisquer outros documentos relevantes da OANDA antes de tomar quaisquer decisões de investimento financeiro. Estes documentos podem ser encontrados aqui. OANDA Japan Co. Ltd. Primeiro Tipo I Instrumentos Financeiros Diretor de Negócios do Departamento Financeiro Local de Kanto No. 2137 Institutos Financeiros Futuros Assinatura número de assinante 1571. Trading FX e ou CFDs na margem é de alto risco e não é adequado para todos. Perdas podem exceder o investimento. IMPLEMENTAÇÃO DE MÉDIA MÓVEL Problemas com o uso da média móvel simples como ferramenta de previsão: A média móvel está rastreando dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca alcançará os picos ou vales dos dados atuais. Isso suaviza os dados. Não lhe diz muito sobre o futuro. No entanto, isso não faz com que a média móvel seja inútil. Só precisa estar ciente de seus problemas. Para resumir, para uma média móvel simples ou uma única média móvel, vimos alguns problemas com o uso da média móvel simples como uma ferramenta de previsão. A média móvel está rastreando os dados reais, mas está sempre atrasada por trás dele. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais, pois suaviza os dados, e realmente não lhe diz muito sobre o futuro, porque é simplesmente previsão de um período de antecedência, e essa previsão é assumida como representando o melhor Valor para o período futuro, um período de antecedência, mas não dizer muito além disso. Isso não faz com que a simples média móvel seja inútil, pois na verdade você vê médias móveis simples. Na segunda coluna desta tabela, é mostrada uma média móvel de ordem 5, fornecendo uma estimativa do ciclo tendencial . O primeiro valor nesta coluna é a média das cinco primeiras observações (1989-1993) o segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante. Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações no período de cinco anos centrado no ano correspondente. Não há valores para os dois primeiros anos ou últimos dois anos porque não temos duas observações de cada lado. Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de hat com k2. Para ver como é a estimativa do ciclo tendencial, traçamos o gráfico juntamente com os dados originais da Figura 6.7. Parcela 40 elecsales, venda de eletricidade principal quotResidential, ylab quotGWhquot. 41 Observe como a tendência (em vermelho) é mais suave do que os dados originais e captura o movimento principal da série de tempo sem todas as flutuações secundárias. O método da média móvel não permite estimativas de T em que t está próximo das extremidades da série, portanto, a linha vermelha não se estende para os bordos do gráfico em qualquer lado. Posteriormente, usaremos métodos mais sofisticados de estimativa de ciclo tendencial que permitem estimativas próximas aos pontos finais. A ordem da média móvel determina a suavidade da estimativa de tendência-ciclo. Em geral, uma ordem maior significa uma curva mais suave. O gráfico a seguir mostra o efeito da alteração da ordem da média móvel para os dados de vendas de eletricidade residencial. As médias móveis simples como estas são normalmente de ordem ímpar (por exemplo, 3, 5, 7, etc.). Isto é assim que são simétricas: numa média móvel de ordem m2k1, existem k observações anteriores, k observações posteriores e a observação do meio Que são médias. Mas se m fosse uniforme, não seria mais simétrico. Médias móveis de médias móveis É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel. Uma razão para fazer isso é fazer uma média móvel de ordem uniforme simétrica. Por exemplo, podemos pegar uma média móvel de ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel de ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6.2, isso foi feito para os primeiros anos dos dados da produção de cerveja trimestral australiana. Beer2 lt - window 40 ausbeer, início 1992 41 ma4 ltm 40 beer2, ordem 4. center FALSE 41 ma2x4 ltm 40 cerveja2, ordem 4. center TRUE 41 A notação 2times4-MA na última coluna significa um 4-MA Seguido por um 2-MA. Os valores na última coluna são obtidos tomando uma média móvel de ordem 2 dos valores na coluna anterior. Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451,2 (443410420532) 4 e 448,8 (410420532433) 4. O primeiro valor na coluna 2times4-MA é a média destes dois: 450,0 (451.2448.8) 2. Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem par (como 4), ele é chamado de média móvel centrada de ordem 4. Isso é porque os resultados são agora simétricos. Para ver que este é o caso, podemos escrever o 2times4-MA da seguinte forma: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. Fim É agora uma média ponderada de observações, mas é simétrica. Outras combinações de médias móveis também são possíveis. Por exemplo, uma 3 x 3 MA é frequentemente utilizada e consiste numa média móvel de ordem 3 seguida por outra média móvel de ordem 3. Em geral, uma ordem par MA deve ser seguida por uma ordem par MA para torná-la simétrica. Similarmente, uma ordem ímpar MA deve ser seguida por uma ordem ímpar MA. Estimativa do ciclo tendencial com dados sazonais O uso mais comum de médias móveis centradas é estimar o ciclo tendencial a partir de dados sazonais. Considere o 2x4-MA: fracasso do chapéu frac14y frac14y frac14y frac18y. Quando aplicados aos dados trimestrais, cada trimestre do ano recebe igual peso, uma vez que o primeiro eo último termo se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Conseqüentemente, a variação sazonal será média e os valores resultantes de hat t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Um efeito semelhante seria obtido utilizando um 2-8 MA ou um 2-12 MA. Em geral, um m-MA 2x é equivalente a uma média móvel ponderada de ordem m1 com todas as observações tomando peso 1m exceto para o primeiro e último termos que tomam pesos 1 (2m). Portanto, se o período sazonal é par e de ordem m, use um m-MA 2x para estimar o ciclo tendencial. Se o período sazonal é ímpar e de ordem m, use um m-MA para estimar o ciclo de tendência. Em particular, um 2 x 12 MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência de dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar a tendência-ciclo de dados diários. Outras escolhas para a ordem do MA normalmente resultarão em estimativas de ciclo de tendência sendo contaminadas pela sazonalidade nos dados. Exemplo 6.2 Fabricação de equipamentos elétricos A Figura 6.9 mostra um 2 x 12-MA aplicado ao índice de ordens de equipamentos elétricos. Observe que a linha suave não mostra sazonalidade é quase o mesmo que o ciclo de tendência mostrado na Figura 6.2 que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que as médias móveis. Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel (exceto para 24, 36, etc.) teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. Plot 40 elecequip, ylab quotNovas ordens indicequot. Col quotgrayquot, main quotredigtquot, 41 Quotred quotredquot 41 Médias móveis ponderadas As combinações de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas. Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é equivalente a um 5-MA ponderado com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, uma m-MA ponderada pode ser escrita como hat t sum k aj y, onde k (m-1) 2 e os pesos são dados por a, dots, ak. É importante que todos os pesos somem a um e que sejam simétricos para que aj a. O m-MA simples é um caso especial onde todos os pesos são iguais a 1m. Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas é que elas produzem uma estimativa mais suave do ciclo tendencial. Em vez das observações que entram e que deixam o cálculo no peso cheio, seus pesos são aumentados lentamente e então lentamente diminuídos resultando em uma curva mais lisa. Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados. Alguns deles são apresentados na Tabela 6.3.
No comments:
Post a Comment