Moving Average Time Period

Media móvil Un término de análisis técnico que significa el precio medio de una garantía durante un período de tiempo determinado (el más común es 20, 30, 50, 100 y 200 días), utilizado para detectar las tendencias de precios al aplanar grandes fluctuaciones. Esta es quizás la variable más comúnmente utilizada en el análisis técnico. Moviendo los datos promedio se utiliza para crear gráficos que muestran si un precio de las acciones está tendencia hacia arriba o hacia abajo. Pueden usarse para rastrear patrones diarios, semanales o mensuales. Cada nuevo día (o semanas o meses) los números se agregan a la media y los números más viejos se caen así, el promedio se mueve con el tiempo. En general. Cuanto más corto sea el período de tiempo utilizado, más volátiles los precios aparecerán, por lo que, por ejemplo, las líneas de 20 días de media móvil tienden a moverse hacia arriba y hacia abajo más de 200 líneas de media móvil de día. Índice de disparidad del sistema multiruario índice de fuerza verdadera índice de forex EA desplazado promedio móvil media de oro exponencial media móvil media móvil exponencial promedio (DEMA) índice de canal de productos mediano Copyright copy 2017 WebFinance, Inc. Todos los derechos reservados. La duplicación no autorizada, en su totalidad o en parte, está estrictamente prohibida. Cuando se calcula una media móvil corriente, colocar el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior calculamos el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y lo colocamos al lado del período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio del intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado del período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para incluso períodos de tiempo. Entonces, ¿dónde colocaríamos el primer promedio móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizar las MA con M 2. Así, suavizar los valores suavizados Si la media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.Moving Promedios: Cómo utilizar Algunas de las funciones principales de una media móvil son identificar tendencias y reversiones. Medir la fuerza de un impulso de los activos y determinar las áreas potenciales donde un activo encontrará apoyo o resistencia. En esta sección señalaremos cómo diferentes períodos de tiempo pueden controlar el momento y cómo los promedios móviles pueden ser beneficiosos al establecer paradas-pérdidas. Además, abordaremos algunas de las capacidades y limitaciones de los promedios móviles que uno debe considerar al usarlos como parte de una rutina comercial. Tendencia Identificar las tendencias es una de las funciones clave de los promedios móviles, que son utilizados por la mayoría de los comerciantes que buscan hacer la tendencia de su amigo. Los promedios móviles son indicadores rezagados. Lo que significa que no predicen las nuevas tendencias, sino que confirman las tendencias una vez que se han establecido. Como se puede ver en la Figura 1, se considera que una acción está en una tendencia alcista cuando el precio está por encima de una media móvil y la media está inclinada hacia arriba. Por el contrario, un comerciante utilizará un precio por debajo de una pendiente descendente promedio para confirmar una tendencia a la baja. Muchos comerciantes sólo considerará la celebración de una posición larga en un activo cuando el precio se está negociando por encima de un promedio móvil. Esta regla simple puede ayudar a asegurar que la tendencia funciona en favor de los comerciantes. Momento Muchos comerciantes principiantes preguntan cómo es posible medir el impulso y cómo los promedios móviles se pueden utilizar para hacer frente a tal hazaña. La respuesta simple es prestar mucha atención a los períodos de tiempo utilizados en la creación de la media, ya que cada período de tiempo puede proporcionar información valiosa sobre los diferentes tipos de impulso. En general, el momentum a corto plazo puede medirse mirando los promedios móviles que se centran en períodos de tiempo de 20 días o menos. El considerar los promedios móviles que se crean con un período de 20 a 100 días se considera generalmente como una buena medida del momento a medio plazo. Por último, cualquier media móvil que utilice 100 días o más en el cálculo se puede utilizar como una medida de impulso a largo plazo. El sentido común debe decirle que una media móvil de 15 días es una medida más apropiada de momentum a corto plazo que una media móvil de 200 días. Uno de los mejores métodos para determinar la fuerza y ​​la dirección de un momento de los activos es colocar tres promedios móviles en un gráfico y luego prestar mucha atención a cómo se acumulan en relación entre sí. Los tres promedios móviles que se utilizan generalmente tienen marcos temporales variables en un intento de representar movimientos de precios a corto, mediano y largo plazo. En la Figura 2, se observa un fuerte impulso ascendente cuando los promedios a corto plazo están situados por encima de los promedios a más largo plazo y los dos promedios son divergentes. Por el contrario, cuando los promedios a corto plazo están situados por debajo de las medias a más largo plazo, el impulso está en la dirección descendente. Apoyo Otro uso común de las medias móviles es determinar soportes de precios potenciales. No se necesita mucha experiencia en el manejo de los promedios móviles para notar que la caída del precio de un activo a menudo se detendrá e invertirá la dirección al mismo nivel que un promedio importante. Por ejemplo, en la Figura 3 se puede ver que el promedio móvil de 200 días fue capaz de apuntalar el precio de la acción después de que cayó de su alta cerca de 32. Muchos comerciantes anticiparán un rebote de los principales promedios móviles y utilizarán otros Indicadores técnicos como confirmación del movimiento esperado. Resistencia Una vez que el precio de un activo cae por debajo de un nivel influyente de apoyo, como la media móvil de 200 días, no es raro ver el promedio como una barrera fuerte que impide que los inversionistas empujen el precio por encima de ese promedio. Como se puede ver en el gráfico de abajo, esta resistencia es a menudo utilizado por los comerciantes como un signo para tomar ganancias o para cerrar las posiciones largas existentes. Muchos vendedores cortos también utilizarán estos promedios como puntos de entrada porque el precio a menudo rebota de la resistencia y continúa su movimiento más bajo. Si usted es un inversionista que tiene una posición larga en un activo que se negocia por debajo de los promedios móviles principales, puede ser en su mejor interés observar estos niveles de cerca porque pueden afectar en gran medida el valor de su inversión. Stop-Losses Las características de soporte y resistencia de las medias móviles las convierten en una gran herramienta para manejar el riesgo. La capacidad de las medias móviles para identificar lugares estratégicos para establecer órdenes stop-loss permite a los comerciantes cortar posiciones perdedoras antes de que puedan crecer más grandes. Como puede ver en la Figura 5, los comerciantes que tienen una posición larga en una acción y establecen sus órdenes de stop-loss por debajo de los promedios influyentes pueden ahorrarse mucho dinero. El promedio móvil - MA Como ejemplo de SMA, considere un valor con los siguientes precios de cierre en 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 días) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 días) 28, 30, 27, 29, 28 Un MA de 10 días calcularía el promedio de los precios de cierre Durante los primeros 10 días como primer punto de datos. El próximo punto de datos bajaría el precio más temprano, agregaría el precio el día 11 y tomaría el promedio, y así sucesivamente como se muestra a continuación. Como se mencionó anteriormente, las AMs se retrasan en la acción de los precios actuales porque se basan en precios pasados, mientras más largo sea el período de tiempo para la MA, mayor será el retraso. Por lo tanto, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de retraso que un MA de 20 días porque contiene precios durante los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos comerciales, con MA más cortos utilizados para el comercio a corto plazo y de más largo plazo MA más adecuado para los inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por inversores y comerciantes, con rupturas por encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales comerciales importantes. Las MA también imparten señales comerciales importantes por sí solas, o cuando dos medias se cruzan. Un aumento MA indica que la seguridad está en una tendencia alcista. Mientras que un MA decreciente indica que está en una tendencia bajista. Del mismo modo, el impulso ascendente se confirma con un cruce alcista. Que se produce cuando una MA a corto plazo cruza por encima de un MA a más largo plazo. El impulso hacia abajo se confirma con un cruce bajista, que ocurre cuando una MA a corto plazo cruza por debajo de una MA a más largo plazo. En la práctica, el promedio móvil proporcionará una buena estimación de la media de la serie temporal si la media es constante o cambia lentamente . En el caso de una media constante, el mayor valor de m dará las mejores estimaciones de la media subyacente. Un período de observación más largo promediará los efectos de la variabilidad. El propósito de proporcionar un m más pequeño es permitir que el pronóstico responda a un cambio en el proceso subyacente. Para ilustrar, proponemos un conjunto de datos que incorpora cambios en la media subyacente de la serie temporal. La figura muestra las series temporales utilizadas para la ilustración junto con la demanda media a partir de la cual se generó la serie. La media comienza como una constante en 10. Comenzando en el tiempo 21, aumenta en una unidad en cada período hasta que alcanza el valor de 20 en el tiempo 30. Entonces se vuelve constante otra vez. Los datos se simulan sumando a la media un ruido aleatorio de una distribución Normal con media cero y desviación estándar 3. Los resultados de la simulación se redondean al entero más próximo. La tabla muestra las observaciones simuladas utilizadas para el ejemplo. Cuando usamos la tabla, debemos recordar que en cualquier momento dado, sólo se conocen los datos pasados. Las estimaciones del parámetro del modelo, para tres valores diferentes de m se muestran junto con la media de las series temporales de la siguiente figura. La figura muestra la media móvil de la estimación de la media en cada momento y no la previsión. Los pronósticos cambiarían las curvas de media móvil a la derecha por períodos. Una conclusión es inmediatamente aparente de la figura. Para las tres estimaciones, la media móvil se queda por detrás de la tendencia lineal, con el retardo aumentando con m. El retraso es la distancia entre el modelo y la estimación en la dimensión temporal. Debido al desfase, el promedio móvil subestima las observaciones a medida que la media aumenta. El sesgo del estimador es la diferencia en un tiempo específico en el valor medio del modelo y el valor medio predicho por el promedio móvil. El sesgo cuando la media está aumentando es negativo. Para una media decreciente, el sesgo es positivo. El retraso en el tiempo y el sesgo introducido en la estimación son funciones de m. Cuanto mayor sea el valor de m. Mayor es la magnitud del retraso y sesgo. Para una serie cada vez mayor con tendencia a. Los valores de retraso y sesgo del estimador de la media se dan en las ecuaciones siguientes. Las curvas de ejemplo no coinciden con estas ecuaciones porque el modelo de ejemplo no está aumentando continuamente, sino que comienza como una constante, cambia a una tendencia y luego vuelve a ser constante de nuevo. También las curvas de ejemplo se ven afectadas por el ruido. El pronóstico de media móvil de los períodos en el futuro se representa desplazando las curvas hacia la derecha. El desfase y sesgo aumentan proporcionalmente. Las ecuaciones a continuación indican el retraso y sesgo de los períodos de previsión en el futuro en comparación con los parámetros del modelo. Nuevamente, estas fórmulas son para una serie de tiempo con una tendencia lineal constante. No debemos sorprendernos de este resultado. El estimador del promedio móvil se basa en el supuesto de una media constante, y el ejemplo tiene una tendencia lineal en la media durante una parte del período de estudio. Dado que las series de tiempo real rara vez obedecerán exactamente las suposiciones de cualquier modelo, debemos estar preparados para tales resultados. También podemos concluir de la figura que la variabilidad del ruido tiene el efecto más grande para m más pequeño. La estimación es mucho más volátil para el promedio móvil de 5 que el promedio móvil de 20. Tenemos los deseos en conflicto de aumentar m para reducir el efecto de la variabilidad debido al ruido y disminuir m para hacer que el pronóstico más sensible a los cambios En promedio El error es la diferencia entre los datos reales y el valor previsto. Si la serie temporal es verdaderamente un valor constante, el valor esperado del error es cero y la varianza del error está compuesta por un término que es una función de y un segundo término que es la varianza del ruido. El primer término es la varianza de la media estimada con una muestra de m observaciones, suponiendo que los datos provienen de una población con una media constante. Este término se minimiza haciendo m tan grande como sea posible. Un m grande hace que el pronóstico no responda a un cambio en la serie temporal subyacente. Para hacer que el pronóstico responda a los cambios, queremos que m sea lo más pequeño posible (1), pero esto aumenta la varianza del error. La predicción práctica requiere un valor intermedio. Previsión con Excel El complemento de previsión implementa las fórmulas de promedio móvil. El siguiente ejemplo muestra el análisis proporcionado por el complemento para los datos de muestra en la columna B. Las primeras 10 observaciones se indexan -9 a 0. En comparación con la tabla anterior, los índices de período se desplazan en -10. Las primeras diez observaciones proporcionan los valores iniciales para la estimación y se utilizan para calcular la media móvil para el período 0. La columna MA (10) (C) muestra las medias móviles calculadas. El parámetro de la media móvil m está en la celda C3. La columna Fore (1) (D) muestra un pronóstico para un período en el futuro. El intervalo de pronóstico está en la celda D3. Cuando el intervalo de pronóstico se cambia a un número mayor, los números de la columna Fore se desplazan hacia abajo. La columna Err (1) (E) muestra la diferencia entre la observación y el pronóstico. Por ejemplo, la observación en el tiempo 1 es 6. El valor pronosticado a partir de la media móvil en el tiempo 0 es 11.1. El error entonces es -5.1. La desviación estándar y la media media de desviación (MAD) se calculan en las células E6 y E7, respectivamente.