As 7 armadilhas das médias móveis. A média movente é o preço médio de uma segurança sobre um período de tempo especificado Os analistas usam frequentemente médias móveis como uma ferramenta analítica para fazer mais fácil seguir tendências de mercado, porque os valores movem para cima e para baixo. Pode estabelecer tendências e medir momentum, portanto, eles podem ser usados para indicar quando um investidor deve comprar ou vender uma segurança específica Os investidores também podem usar médias móveis para identificar apoio ou pontos de resistência, a fim de avaliar quando os preços são susceptíveis de mudar de direção estudando histórico Os pontos de suporte e resistência são estabelecidos onde o preço de um título reverteu sua tendência ascendente ou descendente, no passado. Esses pontos são usados para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e Eles apresentam muitos sutis, mas significativos, riscos para os investidores Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e indústrias. Das principais desvantagens das médias móveis incluem.1 As médias móveis extraem tendências de informações passadas Eles não levam em conta mudanças que podem afetar o desempenho futuro de uma segurança, como novos concorrentes, maior ou menor demanda de produtos na indústria e mudanças na A estrutura gerencial da empresa.2 Idealmente, uma média móvel vai mostrar uma mudança consistente no preço de um título, ao longo do tempo Infelizmente, as médias móveis não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente Influenciado pelos eventos atuais Isso é especialmente verdadeiro para a indústria de petróleo e indústrias altamente especulativas, em geral.3 médias móveis podem ser espalhados em qualquer período de tempo No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente, dependendo do período de tempo utilizado Os prazos mais curtos têm mais volatilidade, enquanto que os prazos mais longos têm menos volatilidade, mas não dão conta de novas mudanças no mercado. Para se certificar de que a tendência é clara e relevante4. Um debate em curso é se deve ou não dar mais ênfase aos dias mais recentes do período de tempo. Muitos acham que os dados recentes melhor refletem A direção da segurança está se movendo, enquanto outros acham que dando alguns dias mais peso do que outros, tende indevidamente a tendência Investidores que usam métodos diferentes para calcular médias podem desenhar tendências completamente diferentes Saiba mais em Simple vs Exponential Moving Averages.5 Muitos investidores argumentam que A análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado Eles dizem que o mercado não tem memória eo passado não é um indicador do futuro Além disso, há pesquisas substanciais para apoiar isso. Por exemplo, Roy Nersesian conduziu um estudo com cinco estratégias diferentes usando Médias móveis A taxa de sucesso de cada estratégia variou entre 37 e 66 Esta pesquisa sugere que as médias móveis só produzem resultados cerca de metade da média Me, o que poderia torná-los uma proposta arriscada para efetivamente timing do mercado acionário.6 Os títulos muitas vezes mostram um padrão cíclico de comportamento Isso também é verdade para as empresas de serviços públicos, que têm uma demanda constante para o seu produto ano a ano, Mudanças sazonais Embora as médias móveis possam ajudar a suavizar essas tendências, elas também podem esconder o fato de que a segurança está tendendo em um padrão oscilatório. Para saber mais, consulte Manter um olho no impulso.7 O objetivo de qualquer tendência é prever onde o preço De uma segurança será no futuro Se uma segurança não está tendendo em qualquer direção, ele não fornece uma oportunidade de lucrar com qualquer compra ou venda a descoberto A única maneira um investidor pode ser capaz de lucrar seria implementar um sofisticado, opções Baseadas em que o preço permanece estável. A linha inferior As médias móveis foram consideradas uma ferramenta analítica valiosa por muitos, mas para que toda a ferramenta seja eficaz você deve primeiramente compreender seu functio Os perigos aqui discutidos indicam que as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta eficaz, como quando usadas com títulos voláteis, e como eles podem ignorar certas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis eficazes são para indicar com precisão as tendências de preços Dadas as desvantagens, médias móveis podem ser uma ferramenta melhor usada em conjunto com outros No final, a experiência pessoal será o último indicador de quão eficaz eles são realmente para o seu Para obter mais informações, consulte Do Adaptive Moving Médias levam a melhores resultados. Uma pesquisa feita pelo Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados de empregadores. O montante máximo de dinheiro que os Estados Unidos podem pedir O teto da dívida foi Criado sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outro depósito Uma medida estatística da dispersão dos retornos para um dado índice de segurança ou de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, famílias particulares e do setor sem fins lucrativos. O Bureau of Labor. The EUA cientista e engenheiro s Guide to Digital Signal Processing Por Steven W Smith, Ph D. Capítulo 15 Moving Average Filtros. Relativos do Filtro Média Móvel . Em um mundo perfeito, os designers de filtro só teria de lidar com o domínio do tempo ou de domínio da freqüência de informações codificadas, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal Infelizmente, existem algumas aplicações onde ambos os domínios são simultaneamente importante Por exemplo, os sinais de televisão Caem nesta categoria desagradável As informações de vídeo são codificadas no domínio do tempo, isto é, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho Na imagem No entanto, durante a transmissão o sinal de vídeo é tratado de acordo com a sua composição de frequência, tal como a sua largura de banda total, como as ondas de suporte para a cor do som são adicionadas, a restauração de eliminação da componente de corrente contínua, etc Como outro exemplo, É melhor compreendida no domínio da frequência, mesmo se a informação do sinal é codificada no domínio do tempo. Por exemplo, o monitor de temperatura numa experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas eléctricas, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentação de comutação, Ou 1320 kHz a partir de uma estação de rádio AM local Os parentes do filtro de média móvel têm melhor desempenho no domínio da frequência e podem ser úteis nestas aplicações de domínios mistos. Os filtros de média móvel de passagem múltipla envolvem a passagem do sinal de entrada através de um filtro de média móvel dois ou mais Vezes a Figura 15-3a mostra o kernel de filtro global resultante de uma, duas e quatro passagens Duas passagens são equivalentes à utilização de um kernel de filtro triangular a O kernel do filtro retangular convolveu-se após quatro ou mais passagens, o kernel equivalente do filtro olha como um Gaussian recordam o teorema central do limite Como mostrado em b, as passagens múltiplas produzem uma resposta dada forma do s, comparada à linha reta do único passo The As respostas de freqüência em c e d são dadas pela Eq. 15-2 multiplicada por si mesma para cada passagem. Isto é, cada vez que a convolução do domínio resulta em uma multiplicação dos espectros de freqüência. A Figura 15-4 mostra a resposta de freqüência de outros dois parentes do movimento Filtro médio Quando um Gaussiano puro é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência é também um Gaussiano, como discutido no Capítulo 11 O Gaussiano é importante porque é a resposta de impulso de muitos sistemas naturais e artificiais Por exemplo, um breve pulso de luz Entrando em uma longa linha de transmissão de fibra óptica irá sair como um pulso gaussiano, devido aos caminhos diferentes tomadas pelos fótons dentro da fibra O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente i N de processamento de imagem porque possui propriedades únicas que permitem convoluções bidimensionais rápidas, veja o Capítulo 24 A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde ao uso de uma janela de Blackman como um kernel de filtro A janela de termo não tem significado aqui é simplesmente parte da Nome aceito desta curva A forma exata da janela de Blackman é dada no Capítulo 16 Eq. 16-2, Fig. 16-2 no entanto, se parece muito com um Gaussiano. Como são esses parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel Próprio Três caminhos Primeiro, e mais importante, estes filtros têm melhor atenuação de banda de interrupção do que o filtro de média móvel Em segundo lugar, os kernels filtro cônico para uma menor amplitude perto das extremidades Lembre-se que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostras A partir da entrada Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes são dadas menos peso do que aqueles perto de Terceiro, as respostas passo são curvas suaves, ao invés do abrupto straigh T linha da média móvel Estes dois últimos são geralmente de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicações onde eles são genuínos vantagens. O filtro de média móvel e seus parentes são todos sobre o mesmo na redução de ruído aleatório, mantendo uma resposta passo agudo A ambigüidade Está em como o tempo de subida da resposta de passo é medido Se o tempo de subida é medido de 0 a 100 do passo, o filtro de média móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente Em comparação, medindo o tempo de subida de 10 a 90 faz o Blackman janela melhor do que a média móvel filtro O ponto é, este é apenas teórico squabbling considerar estes filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença nestes filtros é a velocidade de execução Usando um algoritmo recursivo descrito a seguir, o filtro de média móvel será executado como relâmpago em O seu computador Na verdade, é o mais rápido filtro digital disponível Várias passagens da média móvel será correspondentemente mais lento, mas ainda muito qui Ck Em comparação, os filtros Gaussiano e Blackman são excruciantemente lentos, porque eles devem usar convolução Pense um fator de dez vezes o número de pontos no kernel do filtro baseado na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento que a adição Por exemplo, espere um ponto Gaussiano 100 Para ser 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando recursion. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizado para nossos visitantes Cookies não pode ser usado para identificá-lo pessoalmente Ao visitar o nosso site, você consente a OANDA s uso de cookies de acordo com Nossa política de privacidade Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, por favor visite Restringir cookies irá impedir que você se beneficiar de algumas das funcionalidades do nosso site. Descarregar nosso Mobile Apps. Open um Account. ltiframe largura 1 altura 1 frameborder 0 exibição de estilo nenhum mcestyle mostrar nenhum Gt lt iframe gt. Lesson 1 Médias em Movimento. Vantagens de usar Médias Móveis. Moving médias suavizar as flutuações da taxa de mercado que muitas vezes ocorrem com e Quanto mais freqüentes as atualizações de taxa - ou seja, quanto mais freqüentemente o gráfico de preços exibe uma taxa atualizada - maior o potencial de barulho de mercado. Para comerciantes que lidam em um mercado em movimento rápido que está variando ou não Whipsawing para cima e para baixo, o potencial de sinais falsos é uma preocupação constante parison de 20-Period Moving Average para Taxas de Mercado em Tempo Real. Quanto maior o grau de volatilidade de preços, maior a chance de um sinal falso é gerado Um falso sinal ocorre quando Parece que a tendência atual está prestes a 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 relato Incluída no cálculo da média móvel afeta a linha da média móvel, conforme exibido em uma tabela de preços. Quanto menos os pontos de dados, ou seja, os períodos de relatório incluídos na média, quanto mais próxima a média móvel se mantiver em t A taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouco mais insight sobre a tendência geral do que o gráfico de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos evens as flutuações de preços a tal ponto que você não pode detectar um A tendência de taxa discernível. Todas as situações podem tornar difícil reconhecer pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma tendência de taxa de reversão. Candlestick gráfico de preços mostrando três diferentes médias linhas móveis. Período de relatório - uma referência genérica utilizada para descrever a freqüência pela qual a troca Os dados da taxa são atualizados Também é referido como granularidade Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo como muitas vezes como a cada poucos segundos A regra de ouro é que quanto mais curto o tempo que você mantenha comércios abertos, mais freqüentemente você deve Recuperar dados taxa de câmbio.1996 - 2017 OANDA Corporation Todos os direitos reservados OANDA, fxTrade e OANDA s fx família de marcas são propriedade da OANDA Corporation Todas as outras marcas Que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. 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