A Scottrade recebeu o maior escore numérico no estudo de satisfação de investidores autodidacta de J. D. Power 2016, com base em 4.242 respostas medindo 13 empresas e as experiências e percepções dos investidores que usam empresas de investimento auto-orientadas, pesquisadas em janeiro de 2016. Suas experiências podem variar. Visite jdpower. O login e o acesso da conta autorizada indicam que os clientes concordam com o Contrato de Conta de corretagem. Esse consentimento é efetivo em todos os momentos ao usar este site. É proibido o acesso não autorizado. A Scottrade, Inc. e a Scottrade Bank são empresas separadas, mas afiliadas e são subsidiárias de produtos e serviços de corretagem da Scottrade Financial Services, Inc., oferecidos pela Scottrade, Inc. - Membro FINRA e SIPC. Depósito de produtos e serviços oferecidos pelo Scottrade Bank, membro FDIC. 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A Scottrade não garante a precisão ou integridade da informação e não oferece garantias quanto aos resultados obtidos com a sua utilização. 2017 Scottrade, Inc. Todos os direitos reservados. Médias móveis Médias móveis Com conjuntos de dados convencionais, o valor médio é geralmente o primeiro, e um dos mais úteis, estatísticas de resumo a serem calculadas. Quando os dados estão na forma de uma série temporal, a série significa uma medida útil, mas não reflete a natureza dinâmica dos dados. Os valores médios calculados em períodos curtos, quer antes do período atual, quer centrados no período atual, são geralmente mais úteis. Uma vez que esses valores médios variam, ou se movem, à medida que o período atual se move do tempo t 2, t 3. etc., eles são conhecidos como médias móveis (Mas). Uma média móvel simples é (tipicamente) a média não ponderada de k valores anteriores. Uma média móvel ponderada exponencialmente é essencialmente a mesma que uma média móvel simples, mas com contribuições para a média ponderada pela proximidade com a hora atual. Como não há um, mas toda uma série de médias móveis para qualquer série, o conjunto de Mas pode ser plotado em gráficos, analisados como uma série e usados em modelagem e previsão. Uma série de modelos pode ser construída usando médias móveis, e estas são conhecidas como modelos MA. Se esses modelos forem combinados com modelos autorregressivos (AR), os modelos compostos resultantes são conhecidos como modelos ARMA ou ARIMA (o I é para integrado). Médias móveis simples Uma vez que uma série temporal pode ser considerada como um conjunto de valores, t 1,2,3,4, n a média desses valores pode ser calculada. Se assumirmos que n é bastante grande, e selecionamos um inteiro k, que é muito menor que n. Podemos calcular um conjunto de médias de bloco, ou médias móveis simples (da ordem k): cada medida representa a média dos valores de dados ao longo de um intervalo de observações k. Observe que o primeiro MA possível da ordem k gt0 é aquele para t k. Mais geralmente podemos soltar o subíndice extra nas expressões acima e escrever: Isto indica que a média estimada no tempo t é a média simples do valor observado no tempo t e as etapas de tempo precedentes de k-1. Se forem aplicados pesos que diminuam a contribuição das observações que estão mais longe no tempo, a média móvel é dita suavizada exponencialmente. As médias móveis são freqüentemente usadas como forma de previsão, pelo que o valor estimado para uma série no instante t 1, S t1. É tomado como MA durante o período até e inclusive o tempo t. por exemplo. A estimativa de hoje é baseada em uma média de valores registrados anteriores até e inclusive ontem (para dados diários). As médias móveis simples podem ser vistas como uma forma de suavização. No exemplo ilustrado abaixo, o conjunto de dados de poluição do ar mostrado na introdução deste tópico foi aumentado por uma linha de média móvel de 7 dias (MA), mostrada aqui em vermelho. Como pode ser visto, a linha MA suaviza os picos e as depressões nos dados e pode ser muito útil na identificação de tendências. A fórmula padrão de cálculo direto significa que os primeiros pontos de dados k -1 não possuem valor MA, mas, posteriormente, os cálculos se estendem ao ponto final de dados da série. PM10 valores médios diários, fonte de Greenwich: London Air Quality Network, londonair. org. uk Um dos motivos para o cálculo de médias móveis simples da maneira descrita é que permite que os valores sejam computados para todos os intervalos de tempo do tempo até o presente, e Como uma nova medida é obtida para o tempo t 1, o MA para o tempo t 1 pode ser adicionado ao conjunto já calculado. Isso fornece um procedimento simples para conjuntos de dados dinâmicos. No entanto, existem algumas questões com essa abordagem. É razoável argumentar que o valor médio nos últimos 3 períodos, por exemplo, deve estar localizado no tempo t -1, e não no tempo t. E para um MA em um número par de períodos, talvez ele deve estar localizado no meio do ponto entre dois intervalos de tempo. Uma solução para esta questão é usar cálculos de MA centrados, em que o MA no tempo t é a média de um conjunto simétrico de valores em torno de t. Apesar de seus méritos óbvios, essa abordagem não é geralmente usada porque requer que os dados estejam disponíveis para eventos futuros, o que pode não ser o caso. Nos casos em que a análise é inteiramente de uma série existente, o uso de Mas centrado pode ser preferível. As médias móveis simples podem ser consideradas como uma forma de suavização, eliminando alguns componentes de alta freqüência de uma série de tempo e destacando (mas não removendo) tendências de maneira similar à noção geral de filtragem digital. De fato, as médias móveis são uma forma de filtro linear. É possível aplicar uma computação média móvel a uma série que já foi suavizada, ou seja, suavizando ou filtrando uma série já suavizada. Por exemplo, com uma média móvel da ordem 2, podemos considerá-la como sendo calculada usando pesos, de modo que o MA em x 2 0,5 x 1 0,5 x 2. Do mesmo modo, o MA em x 3 0,5 x 2 0,5 x 3. Se nós Aplicar um segundo nível de suavização ou filtragem, temos 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0,25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3, isto é, a filtragem de 2 estágios O processo (ou convolução) produziu uma média móvel simétrica ponderada de forma variável, com pesos. Várias convoluções podem produzir médias móveis bastante ponderadas, algumas das quais foram encontradas de particular uso em campos especializados, como nos cálculos do seguro de vida. As médias móveis podem ser usadas para remover efeitos periódicos se computado com o comprimento da periodicidade como conhecido. Por exemplo, com os dados mensais, as variações sazonais podem ser muitas vezes removidas (se este for o objetivo) aplicando uma média móvel simétrica de 12 meses com todos os meses ponderados igualmente, exceto o primeiro e o último que são ponderados por 12. Isso ocorre porque haverá Tenha 13 meses no modelo simétrico (tempo atual, t. - 6 meses). O total é dividido por 12. Procedimentos semelhantes podem ser adotados para qualquer periodicidade bem definida. Médias móveis ponderadas exponencialmente (EWMA) Com a fórmula média móvel simples: todas as observações são igualmente ponderadas. Se chamássemos esses pesos iguais, alfa t. Cada um dos pesos k seria igual a 1 k. Então a soma dos pesos seria de 1, e a fórmula seria: já vimos que as múltiplas aplicações desse processo resultam na variação dos pesos. Com médias móveis exponencialmente ponderadas, a contribuição para o valor médio de observações mais removidas no tempo é deliberada reduzida, enfatizando eventos mais recentes (locais). Essencialmente, um parâmetro de suavização, 0lt alfa lt1, é introduzido e a fórmula revisada para: Uma versão simétrica desta fórmula seria da forma: se os pesos no modelo simétrico forem selecionados como os termos dos termos da expansão binomial, (1212) 2q. Eles somarão para 1, e como q se tornar grande, irá se aproximar da distribuição Normal. Esta é uma forma de ponderação do kernel, com o Binomial atuando como a função kernel. A convolução de dois estágios descrita na subseção anterior é precisamente esse arranjo, com q 1, produzindo os pesos. Em suavização exponencial, é necessário usar um conjunto de pesos que somem para 1 e que reduzem de tamanho geométricamente. Os pesos utilizados são tipicamente da forma: Para mostrar que esses pesos somam para 1, considere a expansão de 1 como uma série. Podemos escrever e expandir a expressão entre parênteses usando a fórmula binomial (1- x) p. Onde x (1-) e p -1, o que dá: Isto fornece uma forma de média móvel ponderada da forma: esta soma pode ser escrita como uma relação de recorrência: o que simplifica bastante a computação e evita o problema de que o regime de ponderação Deve ser estritamente infinito para os pesos somarem para 1 (para valores pequenos de alfa. Isso geralmente não é o caso). A notação utilizada por diferentes autores varia. Alguns usam a letra S para indicar que a fórmula é essencialmente uma variável suavizada e escreve: enquanto a literatura da teoria do controle geralmente usa Z em vez de S para os valores exponencialmente ponderados ou suavizados (veja, por exemplo, Lucas e Saccucci, 1990, LUC1 , E o site NIST para mais detalhes e exemplos trabalhados). As fórmulas citadas acima derivam do trabalho de Roberts (1959, ROB1), mas Hunter (1986, HUN1) usa uma expressão da forma: que pode ser mais apropriada para uso em alguns procedimentos de controle. Com o alfa 1, a estimativa média é simplesmente seu valor medido (ou o valor do item de dados anterior). Com 0,5, a estimativa é a média móvel simples das medições atuais e anteriores. Em modelos de previsão o valor, S t. É freqüentemente usado como estimativa ou valor de previsão para o próximo período de tempo, ou seja, como a estimativa para x no tempo t 1. Assim, temos: Isso mostra que o valor de previsão no tempo t 1 é uma combinação da média móvel ponderada exponencialmente anterior Mais um componente que representa o erro de previsão ponderado, epsilon. No tempo t. Assumindo que uma série de tempo é fornecida e uma previsão é necessária, é necessário um valor para alfa. Isso pode ser estimado a partir dos dados existentes, avaliando a soma dos erros de predição quadrados, obtendo com valores variáveis de alfa para cada t 2,3. Definindo a primeira estimativa para ser o primeiro valor de dados observado, x 1. Nas aplicações de controle, o valor de alfa é importante, isto é, é usado na determinação dos limites de controle superior e inferior e afeta o comprimento de execução médio (ARL) esperado Antes que esses limites de controle sejam quebrados (sob o pressuposto de que a série temporal representa um conjunto de variáveis independentes aleatoriamente, distribuídas de forma idêntica com variância comum). Nessas circunstâncias, a variância da estatística de controle: é (Lucas e Saccucci, 1990): os limites de controle geralmente são estabelecidos como múltiplos fixos dessa variância assintótica, p. - 3 vezes o desvio padrão. Se alfa 0.25, por exemplo, e os dados que estão sendo monitorados assumem ter uma distribuição Normal, N (0,1), quando no controle, os limites de controle serão - 1.134 e o processo atingirá um ou outro limite em 500 etapas na média. Lucas e Saccucci (1990 LUC1) derivam os ARLs para uma ampla gama de valores alfa e sob vários pressupostos usando os procedimentos da Cadeia de Markov. Eles tabulam os resultados, incluindo o fornecimento de ARL quando a média do processo de controle foi deslocada por algum múltiplo do desvio padrão. Por exemplo, com uma mudança de 0,5 com alfa 0.25, o ARL tem menos de 50 etapas de tempo. As abordagens descritas acima são conhecidas como suavização exponencial única. Uma vez que os procedimentos são aplicados uma vez às séries temporais e, em seguida, os processos de análise ou controle são realizados no conjunto de dados suavizado resultante. Se o conjunto de dados incluir uma tendência e / ou componentes sazonais, o alisamento exponencial de dois ou três estágios pode ser aplicado como meio de remoção (modelagem explícita) desses efeitos (veja ainda mais a seção sobre Previsão abaixo e o exemplo NIST). CHA1 Chatfield C (1975) The Analysis of Times Series: Teoria e Prática. Chapman and Hall, London HUN1 Hunter J S (1986) A média móvel ponderada exponencialmente. J of Quality Technology, 18, 203-210 LUC1 Lucas J M, Saccucci M S (1990) Esquemas de Controle Médio Médio Ponderado Exponencialmente: Propriedades e Melhorias. Technometrics, 32 (1), 1-12 ROB1 Roberts S W (1959) Testes de tabela de controle com base em médias móveis geométricas. Technometrics, 1, 239-250 Informações legais importantes sobre o e-mail que você enviará. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e apenas enviá-lo para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições se identificar falsamente em um e-mail. Todas as informações fornecidas serão utilizadas pela Fidelity exclusivamente para enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviará será Fidelity: seu e-mail foi enviado. Fundos mútuos e investimentos em fundos mútuos - Fidelity Investments Ao clicar em um link, será aberta uma nova janela. Negociação em movimento com médias móveis Destaque esta ferramenta simples, mas poderosa, para desbloquear uma grande quantidade de informações em seus gráficos. Fidelity Active Trader News ndash 11212016 Análise Técnica Active Trader Pro Brokerage Stocks Entre todas as ferramentas de análise técnica à sua disposiçãoDow theory. MACD. Índice de força relativa. Castiçais japoneses. E as médias morendantes são uma das mais simples de entender e usar em sua estratégia. No entanto, eles também podem ser um dos indicadores mais significativos das tendências do mercado, sendo particularmente útil em mercados de tendências ascendentes (ou descendentes) como a tendência de alta de longo prazo que experimentamos desde 2009. Heres como você pode incorporar médias móveis para potencializar sua negociação proficiência. O que é uma média móvel Um meio é simplesmente a média de um conjunto de números. Uma média móvel é uma série de (tempo) significa que é uma média móvel porque, à medida que novos preços são feitos, os dados mais antigos são descartados e os dados mais recentes o substituem. Um estoque ou outros movimentos normais de segurança financeira podem às vezes ser voláteis, girando para cima ou para baixo, o que pode tornar um pouco difícil avaliar sua direção geral. O objetivo principal das médias móveis é suavizar os dados que você está revisando para ajudar a obter um senso mais claro da tendência (veja o gráfico abaixo). Uma média móvel suaviza o preço. Fonte: Active Trader Pro, a partir de 15 de novembro de 2016. Existem alguns tipos diferentes de médias móveis que os investidores geralmente usam. Média móvel simples (SMA). Um SMA é calculado adicionando todos os dados por um período de tempo específico e dividindo o total pelo número de dias. Se o estoque XYZ fechou às 30, 31, 30, 29 e 30 nos últimos cinco dias, a média móvel simples de 5 dias seria de 30. A média móvel exponencial (EMA). Também conhecida como média móvel ponderada, uma EMA atribui maior peso aos dados mais recentes. Muitos comerciantes preferem usar EMAs para colocar mais ênfase nos desenvolvimentos mais recentes. Média móvel centralizada. Também conhecida como uma média móvel triangular, uma média móvel centrada leva em conta o preço e o tempo colocando o maior peso no meio da série. Esse é o tipo de média móvel menos comumente usado. As médias móveis podem ser implementadas em todos os tipos de gráficos de preços (ou seja, linha, barra e castiçal). Eles também são um componente importante de outros indicadores como Bollinger Bands. Configurando médias móveis Ao configurar seus gráficos, adicionar médias móveis é muito fácil. No Fidelitys Active Trader Pro. Por exemplo, simplesmente abra um gráfico e selecione os indicadores no menu principal. Procure ou navegue para as médias móveis e selecione a que você gostaria adicionado ao gráfico. Você pode escolher entre diferentes indicadores de média móvel, incluindo uma média móvel simples ou exponencial. Você também pode escolher o período de tempo para a média móvel. Uma configuração comumente usada é aplicar uma média móvel exponencial de 50 dias e uma média móvel exponencial de 200 dias para um gráfico de preços. Como as médias móveis são usadas As médias móveis com prazos diferentes podem fornecer uma variedade de informações. Uma média móvel mais longa (como uma EMA de 200 dias) pode servir como um dispositivo de suavização valioso quando você está tentando avaliar tendências de longo prazo. Uma média móvel mais curta, como uma média móvel de 50 dias, seguirá mais de perto a ação de preço e, portanto, é freqüentemente usada para avaliar padrões de curto prazo. Cada média móvel pode servir de indicador de suporte e resistência, e é freqüentemente usada como um alvo de preço de curto prazo ou nível de chave. Como exatamente as médias móveis geram sinais comerciais As médias móveis são amplamente reconhecidas por muitos comerciantes como níveis potencialmente significativos de suporte e resistência. Se o preço estiver acima de uma média móvel, ele pode servir como um nível de apoio forte, se o estoque diminuir, o preço pode ter um tempo mais difícil caindo abaixo do nível de preço médio móvel. Alternativamente, se o preço estiver abaixo de uma média móvel, ele pode servir como um nível de resistência forte, se o estoque for aumentado, o preço poderá superar a média móvel. A cruz de ouro e a cruz da morte Duas médias móveis também podem ser usadas em combinação para gerar um poderoso sinal de troca cruzada. O método de crossover envolve a compra ou venda quando uma média móvel mais curta cruza uma média móvel mais longa. Um sinal de compra é gerado quando uma média em movimento rápido cruza acima de uma média lenta. Por exemplo, a cruz dourada ocorre quando uma média móvel, como a EMA de 50 dias, cruza acima de uma média móvel de 200 dias. Esse sinal pode ser gerado em um estoque individual ou em um amplo índice de mercado, como o SP 500. Usando o gráfico do SP 500 acima, o crossover mais recente foi uma cruz de ouro em abril de 2016 (veja o gráfico acima). O SP 500 ganhou cerca de 7 desde então, a partir de meados de novembro. Alternativamente, um sinal de venda é gerado quando uma média em movimento rápido cruza abaixo de uma média lenta. Esta cruz de morte ocorreria se uma média móvel de 50 dias, por exemplo, cruzasse abaixo uma média móvel de 200 dias. A última cruz da morte ocorreu no início de 2016. O próximo sinal de cruzamento possível, uma vez que a última foi uma cruz dourada, é uma cruz da morte. Médias móveis em ação e algumas dicas finais Como regra geral, lembre-se de que as médias móveis geralmente são mais úteis quando usadas durante as tendências elevatórias ou as tendências descendentes, e geralmente são menos úteis quando usadas em mercados laterais. De um modo geral, as ações estiveram em uma tendência de alta na escalada para a maior parte do rali de sete anos, então a teoria sugere que as médias móveis podem ser ferramentas particularmente poderosas no atual ambiente de mercado. Olhando novamente para o gráfico SP 500 (acima), você pode ver que a tendência de longo prazo está em alta. Além disso, o preço está acima da média móvel de curto prazo e da média móvel de longo prazo. Se o preço diminuísse do nível atual, ambas as médias móveis seriam vistas como níveis de suporte significativos. Como mostra o gráfico, é possível que o preço permaneça acima (ou abaixo) uma média móvel por um longo período de tempo. Claro, você não gostaria de negociar apenas com base nos sinais gerados pelas médias móveis. No entanto, eles podem ser usados em combinação com outros pontos de dados técnicos e fundamentais para ajudar a formar sua perspectiva. Saiba mais A análise técnica concentra-se em ações específicas do mercado, volume e preço. A análise técnica é apenas uma abordagem para analisar ações. Ao considerar quais estoques para comprar ou vender, você deve usar a abordagem com a qual você está mais confortável. Tal como acontece com todos os seus investimentos, você deve fazer sua própria determinação quanto ao fato de um investimento em qualquer título ou títulos específicos ser adequado para você com base em seus objetivos de investimento, tolerância ao risco e situação financeira. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros. Os mercados de ações são voláteis e podem diminuir significativamente em resposta a empreendimentos adversos, políticos, regulamentares, de mercado ou econômicos. Os votos são submetidos voluntariamente por indivíduos e refletem sua própria opinião sobre a utilidade dos artigos. Um valor percentual de utilidade será exibido uma vez que um número suficiente de votos tenha sido enviado. Fidelity Brokerage Services LLC, Membro NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Informações legais importantes sobre o e-mail que você enviará. 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