Como um exemplo SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA a longo prazo. Análise Técnica: Médias Móveis A maioria dos padrões de gráfico mostram uma grande variação no movimento de preços. Isso pode tornar difícil para os comerciantes ter uma idéia de uma tendência global de segurança. Um método simples comerciantes usar para combater isso é aplicar médias móveis. Uma média móvel é o preço médio de um título em um determinado período de tempo. Ao traçar um preço médio dos títulos, o movimento dos preços é suavizado. Uma vez que as flutuações do dia-a-dia são removidas, os comerciantes são mais capazes de identificar a verdadeira tendência e aumentar a probabilidade de que ele vai trabalhar em seu favor. (Para saber mais, leia o tutorial de Médias Móveis.) Tipos de Médias Móveis Existem vários tipos diferentes de médias móveis que variam no modo como são calculadas, mas como cada média é interpretada permanece a mesma. Os cálculos diferem apenas em relação à ponderação que eles colocam nos dados de preços, passando de uma ponderação igual de cada ponto de preço para mais peso sendo colocado em dados recentes. Os três tipos mais comuns de médias móveis são simples. Linear e exponencial. Média Móvel Simples (SMA) Este é o método mais comum usado para calcular a média móvel dos preços. Ele simplesmente leva a soma de todos os últimos preços de fechamento durante o período de tempo e divide o resultado pelo número de preços utilizados no cálculo. Por exemplo, em uma média móvel de 10 dias, os últimos 10 preços de fechamento são somados e divididos por 10. Como você pode ver na Figura 1, um comerciante é capaz de fazer a média menos responsiva à mudança de preços, aumentando o número Dos períodos utilizados no cálculo. Aumentar o número de períodos de tempo no cálculo é uma das melhores maneiras de medir a força da tendência de longo prazo e a probabilidade de que ele vai reverter. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade deste tipo de média é limitada porque cada ponto da série de dados tem o mesmo impacto no resultado independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais importantes e, portanto, ele também deve ter uma maior ponderação. Este tipo de crítica tem sido um dos principais fatores que levaram à invenção de outras formas de médias móveis. Média Ponderada Linear Este indicador de média móvel é o menos comum entre os três e é usado para resolver o problema da ponderação igual. A média móvel ponderada linear é calculada tomando a soma de todos os preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela posição do ponto de dados e dividindo então pela soma do número dos períodos. Por exemplo, em uma média linear ponderada de cinco dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por cinco, ontem por quatro e assim por diante até que o primeiro dia na faixa do período seja atingido. Estes números são então somados e divididos pela soma dos multiplicadores. Média Móvel Exponencial (EMA) Este cálculo de média móvel utiliza um factor de suavização para colocar um peso mais elevado em pontos de dados recentes e é considerado muito mais eficiente do que a média linear ponderada. Ter uma compreensão do cálculo não é geralmente exigido para a maioria dos comerciantes porque a maioria dos pacotes gráficos fazer o cálculo para você. A coisa mais importante a lembrar sobre a média móvel exponencial é que ele é mais responsivo a novas informações relativas à média móvel simples. Esta responsividade é um dos principais fatores de por que esta é a média móvel de escolha entre muitos comerciantes técnicos. Como você pode ver na Figura 2, um EMA de 15 períodos aumenta e cai mais rapidamente do que um SMA de 15 períodos. Esta pequena diferença não parece muito, mas é um fator importante para estar ciente, pois pode afetar retornos. Principais usos das médias móveis As médias móveis são usadas para identificar tendências atuais e reversões de tendências, bem como para estabelecer níveis de suporte e resistência. As médias móveis podem ser usadas para identificar rapidamente se uma segurança está se movimentando em uma tendência de alta ou em uma tendência de baixa, dependendo da direção da média móvel. Como você pode ver na Figura 3, quando uma média móvel está indo para cima eo preço está acima dela, a segurança está em uma tendência de alta. Por outro lado, uma média móvel em declive com o preço abaixo pode ser usada para sinalizar uma tendência de baixa. Outro método para determinar o momento é olhar para a ordem de um par de médias móveis. Quando uma média de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, a tendência é para cima. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Movendo inversões de tendência média são formados de duas maneiras principais: quando o preço se move através de uma média móvel e quando se move através de cruzamentos de média móvel. O primeiro sinal comum é quando o preço se move através de uma média móvel importante. Por exemplo, quando o preço de um título que estava em uma tendência de alta cai abaixo de uma média móvel de 50 períodos, como na Figura 4, é um sinal de que a tendência de alta pode estar se reverter. O outro sinal de uma inversão de tendência é quando uma média móvel atravessa outra. Por exemplo, como você pode ver na Figura 5, se a média móvel de 15 dias cruza acima da média móvel de 50 dias, é um sinal positivo de que o preço começará a aumentar. Se os períodos usados no cálculo forem relativamente curtos, por exemplo, 15 e 35, isso poderia indicar uma reversão da tendência de curto prazo. Por outro lado, quando duas médias com intervalos de tempo relativamente longos se cruzam (50 e 200, por exemplo), isso é usado para sugerir uma mudança de tendência em longo prazo. Outra maneira principal de se usar médias móveis é identificar os níveis de suporte e resistência. Não é raro ver um estoque que tem sido queda parar o seu declínio e sentido inverso, uma vez que atinge o apoio de uma grande média móvel. Um movimento através de uma grande média móvel é muitas vezes usado como um sinal por comerciantes técnicos que a tendência é inverter. Por exemplo, se o preço rompe a média móvel de 200 dias em uma direção descendente, é um sinal de que a tendência de alta está se revertindo. As médias móveis são uma ferramenta poderosa para analisar a tendência em uma segurança. Eles fornecem suporte útil e pontos de resistência e são muito fáceis de usar. Os intervalos de tempo mais comuns que são usados ao criar médias móveis são 200 dias, 100 dias, 50 dias, 20 dias e 10 dias. Calcula-se que a média de 200 dias seja uma boa medida de um ano comercial, uma média de 100 dias de meio ano, uma média de 50 dias de um quarto de ano, uma média de 20 dias de um mês e 10 Média diária de duas semanas. As médias móveis ajudam os comerciantes técnicos a suavizar um pouco do ruído que é encontrado nos movimentos de preços do dia-a-dia, dando aos comerciantes uma visão mais clara da tendência de preços. Até agora temos focado no movimento de preços, através de gráficos e médias. Na próxima seção, bem olhar para algumas outras técnicas utilizadas para confirmar o movimento de preços e patterns. Smoothing dados remove variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavizar. Essa técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de alisamento Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Vamos primeiro investigar alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico oferece em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média computada ou média dos dados 10. O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor típico. Esta é uma boa ou má estimativa O erro quadrático médio é uma forma de julgar o quão bom é um modelo Vamos calcular o erro quadrático médio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados da MSE por exemplo Os resultados são: Erro e esquadrado Erros A estimativa 10 A pergunta surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência? Um olhar para o gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pondera todas as observações passadas igualmente Em resumo, afirmamos que A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use estimativas diferentes que levem em conta a tendência. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra fração soma esquerda (fratura direita) x1 esquerda (fratura direita) x2,. ,, Esquerda (frac direito) xn. O (esquerdo (direito de fracto)) são os pesos e, naturalmente, somam a 1. Você deve ter o Javascript ativado para ver este Web site. Altere as preferências do navegador para ativar o javascript e recarregue esta página. DESCRIÇÃO CHAVE Gerenciamento da Demanda Gerenciamento de Demanda Dependente Definido Demanda Independente Definido Tipos de Previsão Análise de Série de Tempo Técnicas Qualitativas Definidas na Previsão Raízes de Suporte Consenso de Painel de Pesquisa de Mercado Consenso Analogia Histórica Método Delphi Análise de Séries Temporais Média Movente Simples Média Mínima Ponderada Alisamento Exponencial Alinhamento Exponencial Alfa Suavização Definida Alfa ) Definido Smoothing Constant Delta (948) Erros de Previsão Definidos Fontes de Erro Medição de Erro Desvio Absoluto Médio (MAD) Definido Sinal de Rastreamento Definido Análise de Regressão Linear Análise de Regressão Linear Definição Decomposição Definida de uma Série de Tempo Previsão de Relação Cônica Relação Casual Definida Análise de Regressão MúltiplaFocus Forecasting Methodology of Previsão de Foco Previsão de Foco Previsão Definida de Web: Planejamento, Previsão e Reabastecimento Colaborativo (CPFR) CPFR DefinedForecasts são vitais para toda organização de negócios e para cada signific Decisão da gerência. Embora uma previsão nunca seja perfeita devido à natureza dinâmica do ambiente de negócios externo, ela é benéfica para todos os níveis de planejamento funcional, planejamento estratégico e planejamento orçamentário. Os tomadores de decisão usam previsões para tomar muitas decisões importantes a respeito da direção futura da organização. As técnicas e modelos de previsão podem ser qualitativos e quantitativos, e seu nível de sofisticação depende do tipo de informação e do impacto da decisão. O modelo de previsão que uma empresa deve adotar depende de vários fatores, incluindo: horizonte temporal de previsão, disponibilidade de dados, precisão necessária, tamanho do orçamento de previsão e disponibilidade de pessoal qualificado. O gerenciamento de demanda existe para coordenar e controlar todas as fontes de demanda para que o sistema produtivo possa ser usado de forma eficiente eo produto seja entregue a tempo. A demanda pode ser dependente da demanda por outros produtos ou serviços ou independente porque não pode ser derivada diretamente da de outros produtos. A previsão pode ser classificada em quatro tipos básicos: qualitativo, análise de séries temporais, relações causais e simulação. Técnicas qualitativas na previsão podem incluir previsão de raízes, pesquisa de mercado, consenso de painel, analogia histórica e o método Delphi. Modelos de previsão de séries temporais tentam prever o futuro com base em dados passados. Uma previsão média móvel simples é usada quando a demanda por um produto ou serviço é constante, sem quaisquer variações sazonais. Uma média ponderada da média móvel varia os pesos, dado um fator particular e é assim capaz de variar os efeitos entre dados atuais e passados. A suavização exponencial melhora as previsões de média móvel ponderada e simples, uma vez que a suavização exponencial considera os pontos de dados mais recentes como mais importantes. Para corrigir qualquer tendência para cima ou para baixo nos dados coletados ao longo de períodos de tempo para constantes de suavização são usados. Alpha é a constante de suavização, enquanto delta reduz o impacto do erro que ocorre entre o real ea previsão. Os erros de previsão são a diferença entre o valor da previsão eo que realmente ocorreu. Todas as previsões contêm algum grau de erro no entanto, é importante distinguir entre fontes de erro e medição de erro. Fontes de erro são erros aleatórios e viés. Várias medidas existem para descrever o grau de erro em uma previsão. Erros de polarização ocorrem quando um erro é cometido, isto é, não incluindo a variável correta ou deslocando a demanda sazonal. Enquanto erros aleatórios não podem ser detectados, eles ocorrem normalmente. Um sinal de rastreamento indica se a média da previsão está mantendo o ritmo com quaisquer mudanças de movimento na demanda. O MAD ou o desvio absoluto médio também é uma ferramenta simples e útil na obtenção de sinais de rastreamento. Uma ferramenta de previsão mais sofisticada para definir a relação funcional entre duas ou mais variáveis correlacionadas é a regressão linear. Isso pode ser usado para prever uma variável dado o valor para outro. É útil para períodos de tempo mais curtos, uma vez que assume uma relação linear entre as variáveis. A previsão de relações causais tenta determinar a ocorrência de um evento com base na ocorrência de outro evento. A previsão do foco tenta várias regras que parecem lógicas e fáceis de entender para projetar dados passados para o futuro. Hoje, muitos programas de previsão computacional estão disponíveis para prever facilmente as variáveis. Ao tomar decisões de longo prazo com base em previsões futuras, deve-se ter grande cuidado em desenvolver a previsão. Do mesmo modo, devem ser utilizadas múltiplas abordagens para a previsão.
No comments:
Post a Comment