Média móvel exponencial As médias móveis exponenciais são recomendadas como o mais confiável dos tipos básicos de média móvel. Eles fornecem um elemento de ponderação, com cada dia anterior dado progressivamente menos ponderação. A suavização exponencial evita o problema encontrado com médias móveis simples. Onde a média tem uma tendência para quotbark duas vezes: uma vez no início do período de média móvel e novamente na direção oposta, no final do período. Inclinação média móvel exponencial também é mais fácil de determinar: a inclinação é sempre para baixo quando o preço fecha abaixo da média móvel e sempre para cima quando o preço está acima. Para calcular uma média móvel exponencial (EMA): Tome hoje o preço multiplicado por um EMA. Adicione isto a yesterdays EMA multiplicado por (1 - EMA). Se recalcularmos a tabela anterior, veremos que a média móvel exponencial apresenta uma tendência muito mais suave: EMA é a ponderação anexada ao valor dos dias atuais: 50 seriam usados para uma média móvel exponencial de três dias 10 para um período de 19 dias Média móvel exponencial e 1 é usado para uma média móvel exponencial de 199 dias. Para converter um período de tempo selecionado para um EMA use esta fórmula: EMA 2 (n 1) onde n é o número de dias Exemplo: O EMA por 5 dias é 2 (5 dias 1) 33.3 Incredible Charts executa esse cálculo automaticamente quando você seleciona Um período de tempo EMA. Aperfeiçoe seu timing de mercado Saiba como gerenciar seu risco de mercado. Filtro exponencial Esta página descreve a filtragem exponencial, o filtro mais simples e mais popular. Isso faz parte da seção Filtragem que faz parte de Um guia para detecção de falhas e diagnóstico. Visão geral, constante de tempo e equivalente analógico O filtro mais simples é o filtro exponencial. Ele tem apenas um parâmetro de ajuste (diferente do intervalo de amostra). Ele requer o armazenamento de apenas uma variável - a saída anterior. É um filtro IIR (auto-regressivo) - os efeitos de uma mudança de entrada decai exponencialmente até que os limites das telas ou a aritmética do computador o escondam. Em várias disciplinas, o uso deste filtro também é referido como suavização 8220exponencial8221. Em algumas disciplinas, como a análise de investimento, o filtro exponencial é chamado de 8220Motiva Mínima PonderadaExponencialmente (EWMA), ou apenas 8220Motiva MínimaExponencial8221 (EMA). Isso viola a tradicional terminologia ARMA 8220moving average8221 da análise de séries temporais, uma vez que não há histórico de entrada usado - apenas a entrada atual. É o equivalente em tempo discreto do lag8221 de primeira ordem comumente usado na modelagem analógica de sistemas de controle de tempo contínuo. Em circuitos elétricos, um filtro RC (filtro com um resistor e um capacitor) é um atraso de primeira ordem. Quando se enfatiza a analogia com os circuitos analógicos, o parâmetro de ajuste único é a constante de tempo 8220, geralmente escrita como a letra grega Tau (). De facto, os valores nos tempos de amostra discretos correspondem exactamente ao intervalo de tempo contínuo equivalente com a mesma constante de tempo. A relação entre a implementação digital e a constante de tempo é mostrada nas equações abaixo. Equações do filtro exponencial e inicialização O filtro exponencial é uma combinação ponderada da estimativa anterior (saída) com os dados de entrada mais recentes, com a soma dos pesos iguais a 1 de modo que a saída corresponde à entrada no estado estacionário. Seguindo a notação de filtro já introduzida: y (k) ay (k-1) (1-a) x (k) onde x (k) é a entrada bruta no tempo ky (k) é a saída filtrada no tempo passo ka É uma constante entre 0 e 1, normalmente entre 0,8 e 0,99. (A-1) ou a é às vezes chamado 8220smoothing constante8221. Para sistemas com um passo de tempo fixo T entre amostras, a constante 8220a8221 é calculada e armazenada por conveniência apenas quando o programador de aplicações especifica um novo valor da constante de tempo desejada. Para sistemas com amostragem de dados em intervalos irregulares, a função exponencial acima deve ser usada com cada passo de tempo, onde T é o tempo desde a amostra anterior. A saída do filtro normalmente é inicializada para corresponder à primeira entrada. À medida que a constante de tempo se aproxima de 0, a vai para zero, então não há filtragem 8211 a saída é igual à nova entrada. Como a constante de tempo fica muito grande, um aproxima-se 1, de modo que a nova entrada é quase ignorado 8211 filtragem muito pesado. A equação de filtro acima pode ser rearranjada no seguinte equi - valente preditor-corretor: Esta forma torna mais aparente que a estimativa variável (saída do filtro) é predita como inalterada da estimativa anterior y (k-1) mais um termo de correção baseado No inesperado 8220innovation8221 - a diferença entre a nova entrada x (k) ea previsão y (k-1). Esta forma é também o resultado de derivar o filtro exponencial como um simples caso especial de um filtro de Kalman. Que é a solução ótima para um problema de estimação com um conjunto particular de suposições. Passo resposta Uma maneira de visualizar o funcionamento do filtro exponencial é traçar sua resposta ao longo do tempo para uma entrada passo. Ou seja, começando com a entrada e saída do filtro em 0, o valor de entrada é repentinamente alterado para 1. Os valores resultantes são plotados abaixo: No gráfico acima, o tempo é dividido pela constante de tempo do filtro tau para que você possa mais facilmente prever Os resultados para qualquer período de tempo, para qualquer valor da constante de tempo do filtro. Após um tempo igual à constante de tempo, a saída do filtro aumenta para 63,21 do seu valor final. Após um tempo igual a 2 constantes de tempo, o valor sobe para 86,47 do seu valor final. As saídas após tempos iguais a 3,4 e 5 constantes de tempo são 95,02, 98,17 e 99,33 do valor final, respectivamente. Uma vez que o filtro é linear, isto significa que estas percentagens podem ser utilizadas para qualquer magnitude da alteração de passo, não apenas para o valor de 1 utilizado aqui. Embora a resposta passo em teoria leva um tempo infinito, de um ponto de vista prático, pense no filtro exponencial como 98 a 99 8220 done8221 respondendo após um tempo igual a 4 a 5 constantes de tempo de filtro. Variações no filtro exponencial Existe uma variação do filtro exponencial chamado filtro exponencial não-linear, que pretende filtrar fortemente o ruído dentro de uma determinada amplitude, mas então responder mais rapidamente a alterações maiores. Copyright 2010 - 2017, Greg Stanley Compartilhar esta página: 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 enviá-lo apenas para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar-se em um e-mail. Todas as informações que você fornece serão usadas pela Fidelity exclusivamente para o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviar será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. Fundos Mútuos e Investimentos em Fundos Mútuos - Fidelity Investments Clicando em um link, será aberta uma nova janela. Média Móvel Exponencial (EMA) Descrição A Média Móvel Exponencial (EMA) é semelhante à Média Móvel Simples (SMA), medindo a direção da tendência ao longo de um período de tempo. No entanto, enquanto a SMA simplesmente calcula uma média de dados de preços, a EMA aplica mais peso aos dados mais atuais. Por causa de seu cálculo exclusivo, a EMA seguirá os preços mais de perto do que uma SMA correspondente. Como este indicador funciona Use as mesmas regras que se aplicam ao SMA ao interpretar EMA. Tenha em mente que EMA é geralmente mais sensível ao movimento de preços. Isso pode ser uma espada de dois gumes. Por um lado, ele pode ajudá-lo a identificar as tendências mais cedo do que um SMA. Por outro lado, o EMA provavelmente experimentará mais mudanças de curto prazo do que um SMA correspondente. Use a EMA para determinar a direção da tendência e troque nessa direção. Quando a EMA sobe, você pode querer considerar a compra quando os preços mergulhar perto ou logo abaixo da EMA. Quando a EMA cai, você pode considerar vender quando os preços rally para ou apenas acima da EMA. As médias móveis também podem indicar áreas de suporte e resistência. Um EMA crescente tende a apoiar a ação de preço, enquanto um EMA em queda tende a fornecer resistência à ação de preço. Isso reforça a estratégia de compra quando o preço está perto da EMA em ascensão e vendendo quando o preço está perto da EMA em queda. Todas as médias móveis, incluindo a EMA, não são projetadas para identificar um comércio no exato fundo e topo. As médias móveis podem ajudá-lo a negociar na direção geral de uma tendência, mas com um atraso nos pontos de entrada e saída. O EMA tem um atraso menor do que o SMA com o mesmo período. Cálculo Você deve observar como o EMA usa o valor anterior do EMA em seu cálculo. Isso significa que a EMA inclui todos os dados de preço dentro de seu valor atual. Os dados de preços mais recentes têm o maior impacto na Média Móvel e os dados de preços mais antigos têm apenas um impacto mínimo. EMA (K x (C - P)) P Onde: C Preço atual P Períodos anteriores EMA (A SMA é usado para os primeiros cálculos de períodos) K Constante de suavização exponencial A constante de suavização K aplica o peso apropriado ao preço mais recente. Utiliza o número de períodos especificados na média móvel. Indicadores relacionados A SMA é a média móvel mais fácil de construir. É simplesmente o preço médio durante o período especificado. Análise técnica centra-se na ação do mercado especificamente, volume e preço. Análise técnica é apenas uma abordagem para analisar ações. Ao considerar quais ações comprar ou vender, você deve usar a abordagem que você está mais confortável com. Como com todos os seus investimentos, você deve fazer sua própria determinação sobre se um investimento em um determinado título ou valores mobiliários é 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.
No comments:
Post a Comment