Moving Average Backtest Excel

Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Como exemplo da 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, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. 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 da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados 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 ele 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. O impulso descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo. O SampP 500 fechou em setembro com uma perda mensal de 0,12, coincidentemente sua segunda perda consecutiva de 0,12. Todos os três SampP 500 MAs estão sinalizando investido e todos os cinco Ivy Carteira ETF MAs estão sinalizando investido. Na tabela, fechamentos mensais que estão dentro de 2 de um sinal são realçados em amarelo. A tabela acima mostra o atual sinal de média móvel simples de 10 meses (SMA) para cada um dos cinco ETFs apresentados no The Ivy Portfolio. Weve também incluiu uma tabela de 12 meses SMAs para os mesmos ETFs para esta estratégia alternativa popular. Para uma análise facinating da estratégia da carteira do Ivy, veja este artigo por Adam Butler, Mike Philbrick e Rodrigo Gordillo: Backtesting Movendo Médias Durante os últimos anos weve usou Excel para seguir o desempenho de várias estratégias de sincronização da média móvel. Mas agora usamos as ferramentas de backtesting disponíveis no website do ETFReplay. Quem está interessado em timing de mercado com ETFs deve ter um olhar para este site. Aqui estão as duas ferramentas que usamos com mais freqüência: Antecedentes em médias móveis Comprar e vender com base em uma média móvel de encerramentos mensais pode ser uma estratégia eficaz para gerenciar o risco de perda grave dos principais mercados de baixa. Em essência, quando o fechamento mensal do índice está acima do valor da média móvel, você mantém o índice. Quando o índice é fechado abaixo, você move para o caixa. A desvantagem é que ele nunca recebe você no topo ou de volta na parte inferior. Além disso, ele pode produzir o whipsaw ocasional (curto prazo comprar ou vender sinal), como weve ocasionalmente experimentado ao longo do ano passado. No entanto, um gráfico do SampP 500 encerra mensalmente desde 1995 mostra que uma média de 10 ou 12 meses simples estratégia média (SMA) teria segurado participação na maior parte do movimento de preços ascendentes, reduzindo drasticamente as perdas. Aqui está a variante de 12 meses: A média móvel exponencial de 10 meses (EMA) é uma variante ligeira na média móvel simples. Esta versão aumenta matematicamente a ponderação de dados mais recentes na seqüência de 10 meses. Desde 1995 tem produzido menos whipsaws do que a média móvel simples equivalente, embora fosse um mês mais lento para sinalizar uma venda após estes dois tops do mercado. Um olhar para trás nas médias móveis 10 e 12 meses no Dow durante o Crash de 1929 e Grande Depressão mostra a eficácia destas estratégias durante aqueles tempos perigosos. A Psicologia dos Sinais Momentum Timing funciona por causa de um traço humano básico. As pessoas imitam o comportamento bem-sucedido. Quando ouvem de outro que faz o dinheiro no mercado, compram dentro. Eventualmente a tendência inverte. Pode ser meramente as expansões e contrações normais do ciclo econômico. Às vezes, a causa é mais dramática mdash uma bolha de ativos, uma grande guerra, uma pandemia, ou um choque financeiro inesperado. Quando a tendência reverte, os investidores de sucesso vendem cedo. A imitação do sucesso transforma gradualmente o momentum de compra anterior em vender o momentum. Implementando a Estratégia Nossas ilustrações do SampP 500 são apenas ilustrações mdash. Nós usamos o SampP por causa dos dados históricos extensivos thats prontamente disponíveis. No entanto, os seguidores de uma estratégia de média móvel deve tomar decisões de compra / venda sobre os sinais para cada investimento específico, e não um índice amplo. Mesmo se você está investindo em um fundo que rastreia o SampP 500 (por exemplo, Vanguards VFINX ou SPY ETF) os sinais de média móvel para os fundos, ocasionalmente, diferem do índice subjacente por causa do reinvestimento de dividendos. Os números do SampP 500 em nossas ilustrações excluem dividendos. A estratégia é mais eficaz em uma conta de vantagem fiscal com um serviço de corretagem de baixo custo. Você quer os ganhos para si mesmo, não seu corretor ou seu tio Sam. Nota . Para quem quiser ver as médias móveis simples de 10 e 12 meses no SampP 500 e as posições de equidade versus dinheiro desde 1950, está um arquivo Excel (formato xls) dos dados. Nossa fonte para os encerramentos mensais (Coluna B) é Yahoo Finance. As colunas D e F mostram as posições assinaladas pelo fim do mês para as duas estratégias SMA. No passado weve recomendado Mebane Fabers artigo pensativo Uma Abordagem Quantitativa Atribuição Táctica de Ativos. O artigo foi atualizado e expandido como parte três: Active Management seu livro The Ivy Portfolio. Co-autor com Eric Richardson. Este é um deve ler para qualquer um contemplando o uso de um sinal de tempo para decisões de investimento. O livro analisa a aplicação das médias móveis do SampP 500 e de quatro classes de ativos adicionais: o Índice EAFE Morgan Stanley Capital International (MSCI EAFE), o Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), o National Association of Real Estate Investment Trust Index (NAREIT) Governo dos Estados Unidos 10 anos títulos do Tesouro. Como um recurso regular deste site, tentamos atualizar os sinais no final de cada mês. Para informações adicionais de Mebane Faber, visite seu site, Mebane Faber Research. Nota de rodapé sobre o cálculo das médias móveis mensais: Se você está fazendo seus próprios cálculos de médias móveis para dividendos de ações ou ETFs, você ocasionalmente obterá resultados diferentes se você não ajustar para dividendos. Por exemplo, em 2012 VNQ permaneceu investido no final de novembro com base em fechamentos mensais ajustados, mas houve um sinal de venda se você ignorou os ajustes de dividendos. Como os dados de meses anteriores serão alterados quando os dividendos forem pagos, você deve atualizar os dados para todos os meses no cálculo se um dividendo tiver sido pago desde o fechamento mensal anterior. Este será o caso de quaisquer ações ou fundos que paguem dividendos. A versão mais recente do TraderCode (v5.6) inclui novos indicadores de Análise Técnica, Gráficos de Ponto e Gráfico e Backtesting de Estratégia. 17/06/2013 Última versão do NeuralCode (v1.3) para Neural Networks Trading. 17/06/2013 ConnectCode Barcode Font Pack - permite códigos de barras em aplicativos de escritório e inclui um suplemento para o Excel que suporta a geração em massa de códigos de barras. 17/06/2013 InvestmentCode, um conjunto abrangente de calculadoras e modelos financeiros para o Excel está agora disponível. 09/01/2009 Lançamento de Investimento Livre e Calculadora Financeira para Excel. 01/01/2008 Lançamento do SparkCode Professional - add-in para criar Dashboards no Excel com sparklines 12/15/2007 Anunciando o ConnectCode Duplicate Remover - um poderoso add-in para encontrar e remover entradas duplicadas no Excel 09/08/2007 Lançamento do SparkCode Professional TinyGraphs - add-in de fonte aberta para criar sparklines e gráficos minúsculos em Excel. Estratégia Backtesting no Excel Estratégia Backtesting Expert Visão Geral O Backtesting Expert é um modelo de planilha que permite criar estratégias de negociação usando os indicadores técnicos e executando as estratégias através de dados históricos. O desempenho das estratégias pode então ser medido e analisado rápida e facilmente. Durante o processo de backtesting, o Backtesting Expert executa os dados históricos de uma linha a linha de cima para baixo. Cada estratégia especificada será avaliada para determinar se as condições de entrada são atendidas. Se as condições forem satisfeitas, uma negociação será inserida. Por outro lado, se as condições de saída forem atendidas, uma posição que foi inserida anteriormente será encerrada. Diferentes variações de indicadores técnicos podem ser geradas e combinadas para formar uma estratégia de negociação. Isso torna o Backtesting Expert uma ferramenta extremamente poderosa e flexível. Backtesting Expert O Backtesting Expert é um modelo de planilha que permite criar estratégias de negociação usando os indicadores técnicos e executando as estratégias através de dados históricos. O desempenho das estratégias pode então ser medido e analisado rápida e facilmente. O modelo pode ser configurado para entrar em posições longas ou curtas quando determinadas condições ocorrem e sair das posições quando outro conjunto de condições são atendidas. Ao negociar automaticamente em dados históricos, o modelo pode determinar a lucratividade de uma estratégia de negociação. Backtesting Expert Step by Step Tutorial 1. Inicie o Backtesting Expert O Backtesting Expert pode ser iniciado a partir do menu Iniciar do Windows - Programas - TraderCode - Backtesting Expert. Isso lança um modelo de planilha com várias planilhas para gerar indicadores de análise técnica e testar as diferentes estratégias. Você notará que o Backtesting Expert inclui muitas planilhas conhecidas como DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput e ChartOutput do modelo Expert de análise técnica. Isso permite que você execute todos os seus testes de volta rapidamente e facilmente a partir de um ambiente de planilha familiar. 2. Primeiro, selecione a planilha DownloadedData. Você pode copiar dados de qualquer planilha ou arquivos separados por vírgula (csv) para esta planilha para análise técnica. O formato dos dados é como mostrado no diagrama. Como alternativa, você pode consultar o documento Download Stock Trading Data para baixar dados de fontes de dados bem conhecidas, como o Yahoo Finance, o Google Finance ou o Forex para uso no Backtesting Expert. 3. Depois de ter copiado os dados, vá para a folha de cálculo AnalysisInput e clique no botão Analyze e BackTest. Isso irá gerar os diferentes indicadores técnicos na planilha AnalysisOutput e executar backtesting nas estratégias especificadas na planilha StrategyBackTestingInput. 4. Clique na folha de cálculo StrategyBackTestingInput. Neste tutorial, você só precisará saber que especificamos estratégias longas e curtas usando crossovers de média móvel. Estaremos entrando em detalhes da especificação de estratégias na próxima seção deste documento. O diagrama abaixo mostra as duas estratégias. 5. Uma vez concluídos os testes de volta, a saída será colocada nas folhas de cálculo AnalysisOutput, TradeLogOutput e TradeSummaryOutput. A planilha AnalysisOutput contém os preços históricos completos e os indicadores técnicos do estoque. Durante os back tests, se as condições para uma estratégia forem satisfeitas, informações como preço de compra, preço de venda, comissão e lucro / perda serão registradas nesta planilha para facilitar a consulta. Esta informação é útil se você gosta de rastrear através das estratégias para ver como as posições de ações são inseridas e saídas. A planilha TradeLogOutput contém um resumo dos negócios realizados pelo Backtesting Expert. Os dados podem ser facilmente filtrados para mostrar apenas os dados de uma estratégia específica. Esta planilha é útil para determinar o lucro ou a perda global de uma estratégia em períodos de tempo diferentes. A saída mais importante dos testes de volta é colocada na planilha TradeSummaryOutput. Esta planilha contém o lucro total das estratégias realizadas. Conforme mostrado no diagrama abaixo, as estratégias geraram um lucro total de 2.548,20, totalizando 10 negócios. Destes negócios, 5 são Long posições e 5 são Short posições. A Ratio ganha / perda de mais de 1 indica uma estratégia rentável. Explicação das diferentes planilhas Esta seção contém a explicação detalhada das diferentes planilhas no modelo do Backtesting Expert. As planilhas DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput e ChartOutput são as mesmas do modelo do Technical Analysis Expert. Assim, eles não serão descritos nesta seção. Para obter uma descrição completa dessas planilhas, consulte a seção Especialista em Análise Técnica. Planilha StrategyBackTestingInput Todas as entradas para backtesting incluindo as estratégias são inseridas usando esta planilha. Uma estratégia é basicamente um conjunto de condições ou regras que você vai comprar em um estoque ou vender um estoque. Por exemplo, você pode querer executar uma estratégia para ir Long (ações de compra) se a média móvel de 12 dias do preço cruza acima da média móvel de 24 dias. Esta planilha trabalha em conjunto com os indicadores técnicos e dados de preço na planilha AnalysisOutput. Daí a média móvel indicadores técnicos têm de ser gerados, a fim de ter uma estratégia de negociação baseada na média móvel. A primeira entrada necessária nesta planilha (como mostrado no diagrama abaixo) é especificar se deseja sair de todos os negócios no final da sessão de teste de volta. Imagine o cenário onde as condições para a compra de um estoque ocorreu eo especialista Backtesting entrou em um comércio Long (ou Short). No entanto, o período de tempo é demasiado curto e terminou antes de o comércio pode satisfazer as condições de saída, resultando em alguns comércios não saiu quando a sessão backtesting termina. Você pode definir isso como Y para forçar todos os comércios a serem encerrados no final da sessão de backtesting. Caso contrário, os negócios serão deixados abertos quando backtesting sessão termina. Estratégias Um máximo de 10 estratégias podem ser apoiadas em um único teste de volta. O diagrama abaixo mostra as entradas necessárias para especificar uma estratégia. Iniciais de Estratégia - Esta entrada aceita um máximo de dois alfabetos ou números. As iniciais de estratégia são usadas nas planilhas AnalysisOutput e TradeLog para identificar as estratégias. Long (L) / Short (S) - Isso é usado para indicar se a posição Long ou Short deve ser inserida quando as condições de entrada da estratégia forem atendidas. Condições de entrada Uma negociação longa ou curta será inserida quando as Condições de Entrada forem atendidas. As condições de entrada podem ser expressas como uma expressão de fórmula. A expressão de fórmula diferencia maiúsculas de minúsculas e pode utilizar Funções, Operadores e Colunas como descrito abaixo. Crossabove (X, Y) - Retorna True se a coluna X cruzar acima da coluna Y. Esta função verifica os períodos anteriores para garantir que um crossover realmente ocorreu. Crossbelow (X, Y) - Retorna True se a coluna X cruzar abaixo da coluna Y. Esta função verifica os períodos anteriores para garantir que um crossover realmente ocorreu. E (logicalexpr,) - Boolean E. Retorna True se todas as expressões lógicas forem True. Ou (logicalexpr,) - Boolean Or. Retorna True se alguma das expressões lógicas for True. Daysago (X, 10) - Retorna o valor (na coluna X) de 10 dias atrás. Previoushigh (X, 10) - Retorna o valor mais alto (na coluna X) dos últimos 10 dias, incluindo hoje. Previouslow (X, 10) - Retorna o valor mais baixo (na coluna X) dos últimos 10 dias, inclusive hoje. Operadores Maior que Igual Não igual Maior ou igual Subtração Multiplicação / Divisão Colunas (de AnalysisOutput) A - Coluna AB - Coluna BC .. .. YY - Coluna YY ZZ - Coluna ZZ Esta é a parte mais interessante e flexível do Condições de Entrada. Ele permite que colunas da planilha AnalysisOutput sejam especificadas. Quando os testes de retorno são realizados, cada linha da coluna será usada para avaliação. Por exemplo, A 50 significa que cada uma das linhas na coluna A da folha de cálculo AnalysisOutput será determinada se é maior do que 50. AB Neste exemplo , Se o valor na coluna A na folha de cálculo AnalysisOutput for maior ou igual ao valor da coluna B, a condição de entrada será satisfeita. E (A B, CD) Neste exemplo, se o valor na coluna A na folha de cálculo AnalysisOutput for maior que o valor da coluna B eo valor da coluna C for maior que a coluna D, a condição de entrada será satisfeita. Crossabove (A, B) Neste exemplo, se o valor da coluna A na folha de cálculo AnalysisOutput ultrapassar o valor de B, a condição de entrada será satisfeita. Crossabove significa que A originalmente tem um valor que é menor ou igual a B e o valor de A posteriormente torna-se maior que B. Condições de Saída As Condições de Saída podem fazer uso de Funções, Operadores e Colunas conforme definido nas condições de entrada. Além disso, ele também pode fazer uso de variáveis ​​como mostrado abaixo. Variables for Exit Condições lucro Isso é definido como o preço de venda menos o preço de compra. O preço de venda deve ser maior do que o preço de compra para um lucro a ser feito. Caso contrário, o lucro será zero. Perda É definido como o preço de venda menos o preço de compra quando o preço de venda é inferior ao preço de compra. Profitpct (preço de venda - preço de compra) / preço de compra Nota. Preço de venda deve ser superior ou igual ao preço de compra. Caso contrário, profitpct será zero. Losspct (preço de venda - preço de compra) / preço de compra Nota. Preço de venda deve ser inferior ao preço de compra. Caso contrário, losspct será zero. Exemplos profitpct 0.2 Neste exemplo, se o lucro em termos de percentagem for superior a 20, as condições de saída serão satisfeitas. Comissão em termos de percentagem do preço de negociação. Se o preço de negociação é 10 e Comissão é 0,1, em seguida, comissão será 1. A comissão percentual e comissão em dólares serão somados para calcular a comissão total. Comissão em dólares. O percentual de comissão e comissão em dólares será somado para calcular o total da comissão. Número de Ações - Número de ações a serem compradas ou vendidas quando as condições de entrada / saída da estratégia forem atendidas. Folha de trabalho TradeSummaryOutput Esta é uma planilha que contém um resumo de todos os negócios realizados durante os testes de volta. Os resultados são categorizados em Long e Short Trades. Uma descrição de todos os campos pode ser encontrada abaixo. Lucro / perda total - lucro ou perda total após a comissão. Este valor é calculado somando todos os lucros e perdas de todas as operações simuladas no back test. Lucro / perda total antes da comissão - lucro ou perda total antes da comissão. Se a comissão for definida como zero, este campo terá o mesmo valor que o Lucro Total / Perda. Total Comissão - Comissão total exigida para todas as operações simuladas durante o teste de volta. Número total de negócios - Número total de negócios realizados durante o teste de volta simulada. Número de negócios vencedores - Número de negócios que obtêm lucro. Número de negócios perdidos - Número de negócios que causam prejuízo. Percentagem de negócios vencedores - Número de negócios vencedores dividido pelo número total de negócios. Percentagem de negócios perdidos - Número de negócios perdedores dividido pelo número total de negócios. Average winning Trade - O valor médio dos lucros dos negócios vencedores. Média perdendo Comércio - O valor médio das perdas das operações perdedoras. Average Trade - O valor médio (lucro ou prejuízo) de um único negócio do teste de volta simulada. Maior vencedora Trade - O lucro do maior comércio vencedor. Maior perda de comércio - A perda do maior comércio perdedor. Rácio médio de vitória / perda média - Média ganhando Comércio dividido pela Média perdendo Comércio. Ratio ganha / perda - Soma de todos os lucros nos comércios ganhando divididos pela soma de todas as perdas nos comércios perdedores. Uma proporção maior do que 1 indica uma estratégia lucrativa. Folha de trabalho TradeLogOutput Esta planilha contém todos os negócios simulados pelo Expert Backtesting classificados por data. Ele permite que você faça zoom em qualquer comércio específico ou período de tempo para determinar a rentabilidade de uma estratégia de forma rápida e fácil. Data - A data em que uma posição Long ou Short é inserida ou saiu. Estratégia - A estratégia que é usada para executar este comércio. Posição - A posição do negócio, se Long ou Short. Comércio - Indica se este comércio está comprando ou vendendo estoques. Ações - Quantidade de ações negociadas. Preço - O preço em que as ações são compradas ou vendidas. Comm. - Comissão total para este comércio. PL (B4 Comm.) - Lucro ou prejuízo antes da comissão. PL (Aft Comm.) - Lucro ou prejuízo após a comissão. Porra. PL (Aft Comm.) - Lucro ou prejuízo acumulado após comissões. Isso é calculado como o lucro / prejuízo acumulado total a partir do primeiro dia de uma negociação. PL (na posição de fechamento) - Lucro ou prejuízo quando a posição é fechada (encerrada). Tanto a comissão de entrada como a comissão de saída serão contabilizadas neste PL. Por exemplo, se tivermos uma posição Longa onde o PL (Com. B4) é 100. Supondo que quando a posição é inserida, uma comissão 10 é cobrada e quando a posição é saida, outra comissão de 10 é carregada. O PL (na posição de fecho) é 100-10-10 80. Tanto a comissão ao entrar na posição e sair da posição são contabilizadas na posição fechada. Voltar para TraderCode Análise Técnica Software e Indicadores Técnicos Médias de Movimentação - Simples e Exponencial Médias Móveis - Simples e Exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definir a direção atual com um atraso. As médias móveis são retardadas porque são baseadas em preços passados. Apesar desse atraso, as médias móveis ajudam a suavizar a ação dos preços e filtrar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bandas Bollinger. MACD eo Oscilador McClellan. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a Média Móvel Simples (SMA) e a Média Móvel Exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Here039s um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo simples da média móvel Uma média movente simples é dada forma computando o preço médio de uma segurança sobre um número específico dos períodos. A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco. Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são eliminados à medida que novos dados são disponibilizados. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre simplesmente os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor de média móvel está logo abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15. Os preços dos quatro dias anteriores eram mais baixos e isso faz com que a média móvel fique atrasada. Cálculo da média móvel exponencial As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar assim que uma média móvel simples é usada como o EMA anterior do período anterior no primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcular o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para um EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 ao preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de EMA 18.18. Um EMA de 20 períodos aplica uma ponderação de 9,52 ao preço mais recente (2 / (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo. De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você deseja uma porcentagem específica para uma EMA, use esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: Abaixo está um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um valor de 10- Dia média móvel exponencial para a Intel. As médias móveis simples são diretas e exigem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move conforme novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples (22,22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno. Esta planilha só remonta 30 períodos, o que significa que o afeto da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts volta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos para os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo totalmente dissipada. O fator de Lag Quanto maior a média móvel, mais o lag. Uma média móvel exponencial de 10 dias abraçará os preços muito de perto e virará logo após os preços virarem. Curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápido para mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o desaceleram. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - lethargic e lentos mudar. É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de rumo. O gráfico acima mostra o SampP 500 ETF com uma EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e uma moagem SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro-fevereiro, a SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 e 100 dias quando se trata do fator de latência. Simples vs médias exponenciais Moving Embora existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, um não é necessariamente melhor do que o outro. As médias móveis exponenciais têm menos atraso e são, portanto, mais sensíveis aos preços recentes - e às recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponenciais virarão antes de médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. Preferência média móvel depende de objetivos, estilo analítico e horizonte de tempo. Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais nítida do que o declínio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou baixa até o final de março. Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Comprimentos e prazos A duração da média móvel depende dos objetivos analíticos. Curtas médias móveis (5-20 períodos) são mais adequados para as tendências de curto prazo e de negociação. Os cartistas interessados ​​em tendências de médio prazo optariam por médias móveis mais longas que poderiam estender 20-60 períodos. Investidores de longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos de média móvel são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta é claramente uma média móvel a longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos chartists usam as médias móveis de 50 dias e de 200 dias junto. Curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Um simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação de tendências Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Esses exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão aumentando. Uma média móvel em queda indica que os preços, em média, estão caindo. A subida da média móvel de longo prazo reflecte uma tendência de alta a longo prazo. A queda da média móvel a longo prazo reflecte uma tendência de baixa a longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que foi necessário um declínio de 15 para reverter a direção dessa média móvel. Estes indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou depois de ocorrerem (na pior das hipóteses). MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50. Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que o fez, no entanto, MMM continuou maior nos próximos 12 meses. As médias móveis trabalham brilhantemente em tendências fortes. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas juntas para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilizasse um EMA de 5 dias e um EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema usando uma SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz de ouro. Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os crossovers médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de crossover média móvel irá produzir lotes de Whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de crossover triplo que envolve três médias móveis. Mais uma vez, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta atravessa as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com um EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. Usando um crossover média móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. O EMA de 10 dias quebrou abaixo do EMA de 50 dias em outubro atrasado (1), mas este não durou por muito tempo enquanto os 10 dias se moveram para trás acima em novembro meados de (2). Este cruzamento durou mais, mas o próximo crossover de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços de novembro, resultando em outra whipsaw. Esta cruz bearish não durou por muito tempo enquanto o EMA de 10 dias moveu para trás acima dos 50 dias alguns dias mais tarde (4). Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um movimento forte como o estoque avançou mais de 20. Existem dois takeaways aqui. Primeiramente, os crossovers são prone ao whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima / abaixo do EMA de 50 dias por um determinado montante antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. MACD torna-se positivo durante uma cruz de ouro e negativo durante uma cruz morta. O Oscilador de Preço Percentual (PPO) pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais. Observe que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não coincidirão com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50,200,1). Havia quatro crossovers de média móvel durante um período de 2 1/2 anos. Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negócios. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado para os 20s meados. Mais uma vez, os crossovers de média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preço As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os crossovers do preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência mais grande. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um olharia para cruzes de preço de alta somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociar em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrarão nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a tendência maior está para cima. Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de um uptrend mais grande. Uma volta cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra a Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e a EMA de 200 dias. O estoque movido acima e realizada acima da média móvel de 200 dias em agosto. Houve mergulhos abaixo dos 50 dias EMA no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços recuaram rapidamente acima dos 50 dias EMA para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. O EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e Resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias fornecidos suportam várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência reverteu com uma quebra de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500. Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente as médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superações. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias móveis são a tendência que segue, ou retardar, os indicadores que serão sempre um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim embora. Afinal, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante está em linha com a tendência atual. Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas dar também sinais atrasados. Don039t esperar para vender no topo e comprar na parte inferior usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, médias móveis não devem ser utilizados por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold níveis. Adicionando médias móveis para gráficos StockCharts As médias móveis estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preços na bancada do SharpCharts. Usando o menu suspenso Sobreposições, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Open, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para a esquerda (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para a esquerda 10 períodos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para o direito 10 períodos. Múltiplas médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando outra linha de superposição para a bancada. Os membros do StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre várias médias móveis. Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com Varreduras StockCharts Aqui estão alguns exemplos de varreduras que os membros da StockCharts podem usar para varrer para várias situações de média móvel: Bullish Moving Average Cross: Esta varredura procura ações com uma média móvel em ascensão de 150 dias simples e uma linha de alta dos 5 EMA de dia e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está subindo, desde que ela esteja negociando acima de seu nível cinco dias atrás. Um cruzamento de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias acima do volume médio. Bearish Moving Average Cross: Esta pesquisa procura por ações com uma queda de 150 dias de média móvel simples e uma cruz de baixa dos 5 dias EMA e 35 dias EMA. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto ela está negociando abaixo de seu nível cinco dias atrás. Uma cruz de baixa ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias acima do volume médio. Estudo adicional O livro de John Murphy tem um capítulo dedicado a médias móveis e seus vários usos. Murphy abrange os prós e os contras de médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John Murphy