Desvantagens do filtro de média móvel

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Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está a ponto de reverter, mas o próximo período de relatório prova que o que inicialmente parecia ser uma inversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel O número de períodos de relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha da média móvel como exibido em um gráfico de preços. Quanto menos os pontos de dados (isto é, os períodos de relatório) incluídos na média, mais próxima a média móvel se mantém na taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouca mais percepção da tendência geral do que a tabela de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos evens as flutuações de preços a tal ponto que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Tabela de preços de castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relato - referência genérica usada para descrever a freqüência com que os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referida como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a freqüência de alguns segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto o tempo que você mantenha comércios abertos, o mais freqüentemente você deve recuperar a taxa de câmbio data. Double Moving Average Filter Descrição O DoubleMovingAverageFilter implementa um filtro de baixa média passando duplo médio. O DoubleMovingAverageFilter faz parte dos módulos de pré-processamento. Um exemplo de um sinal (ruído aleatório de onda senoidal) filtrado usando um filtro de média móvel. O sinal vermelho é o ruído do sinal original, o sinal verde é o sinal filtrado usando um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 5 eo sinal azul é o sinal filtrado usando um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 20. DoubleMovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vantagens O DoubleMovingAverageFilter é bom para remover uma pequena quantidade de ruído de alta freqüência de um sinal N dimensional. Desvantagens A principal desvantagem do DoubleMovingAverageFilter é que, para filtrar significativamente o ruído de alta freqüência, o tamanho da janela do filtro precisa ser grande. O problema de ter uma grande janela de filtro é que isso induzirá uma latência grande em qualquer sinal que passe através do filtro, o que pode não ser vantajoso para aplicações em tempo real. Se você achar que você precisa de uma grande janela de filtro para filtrar o ruído de alta freqüência ea latência induzida por este tamanho de janela não é adequado para o seu aplicativo em tempo real, então você pode querer experimentar um filtro de baixa passagem em vez disso. Example Code / GRT DoubleMovingAverageFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o Módulo de Pré-Processamento DoubleMovingAverageFilter de GRT. O DoubleMovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. Neste exemplo, criamos uma instância de um DoubleMovingAverageFilter e usamos isso para filtrar alguns dados fictícios, gerados a partir de um ruído aleatório de onda senoidal. O sinal de teste e os sinais filtrados são salvos em um arquivo (assim você pode plotar os resultados em Matlab, Excel, etc. se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância DoubleMovingAverageFilter com um tamanho de janela específico para um sinal de 1 dimensão - Filtrar alguns dados usando o DoubleMovingAverageFilter - Salvar as configurações de DoubleMovingAverageFilter em um arquivo - Carregar as configurações de DoubleMovingAverageFilter de um arquivo / include quotGRT. Hquot usando namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 // Criar uma nova instância de um filtro de média móvel dupla com um tamanho de janela de 5 para um sinal de 1 dimensão DoubleMovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 // Criar e abrir um arquivo para salvar o arquivo fstream de dados Arquivo. Abra 40 quotDoubleMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 // Gerar alguns dados (ruído de onda senoidal) e filtrar o dobro x 0 const UINT M 1000 Aleatório aleatório para 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 sinal duplo sin 40 x 41 aleatório. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 Filtro de filtro duplo. Filtro 40 sinal 41 arquivo ltlt sinal ltlt quot t quot ltlt filteredValue ltlt endl x TWOPI / double 40 M 41 10 125 // Feche o arquivo de arquivo. Close 40 41 // Salva as configurações do filtro em um filtro de arquivo. SaveSettingsToFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 // Podemos então carregar as configurações mais tarde se necessário filtro. LoadSettingsFromFile 40 quotDoubleMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 O DoubleMovingAverageFilter também funciona com qualquer sinal N dimensional: // Criar uma nova instância do DoubleMovingAverageFilter com um tamanho de janela de 10 para um sinal de 3 dimensões DoubleMovingAverageFilter filter 40 10. 3 41 // O valor Você quer filtrar o vetor lt dados duplos gt 40 3 41 dados 91 0 93 0 //. Obter valor dos dados do sensor 91 1 93 0 //. Obter valor dos dados do sensor 91 2 93 0 //. Obter valor do sensor // Filtrar o vetor de sinal lt duplo filtro filterValue gt. Filtro 40 dados 41 Moving Average Filter Description O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. O MovingAverageFilter faz parte dos módulos de pré-processamento. Um exemplo de um sinal (ruído aleatório de onda senoidal) filtrado usando um filtro de média móvel. O sinal vermelho é o ruído do sinal original, o sinal verde é o sinal filtrado usando um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 5 eo sinal azul é o sinal filtrado usando um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 20. MovingAverageFilterExampleImage1. Jpg Vantagens O MovingAverageFilter é bom para remover uma pequena quantidade de ruído de alta freqüência de um sinal N dimensional. Desvantagens A principal desvantagem do MovingAverageFilter é que, para filtrar significativamente o ruído de alta freqüência, o tamanho da janela do filtro precisa ser grande. O problema de ter uma grande janela de filtro é que isso induzirá uma latência grande em qualquer sinal que passe através do filtro, o que pode não ser vantajoso para aplicações em tempo real. Se você achar que você precisa de uma grande janela de filtro para filtrar o ruído de alta freqüência ea latência induzida por este tamanho de janela não é adequado para o seu aplicativo em tempo real, então você pode querer tentar um filtro de média móvel duplo ou filtro passa-baixo ao invés. Exemplo de código / GRT MovingAverageFilter Exemplo Este exemplo demonstra como criar e usar o módulo de pré-processamento GRT MovingAverageFilter. O MovingAverageFilter implementa um filtro de média móvel de passagem baixa. Neste exemplo, criamos uma instância de um MovingAverageFilter e usamos isso para filtrar alguns dados fictícios, gerados a partir de um ruído aleatório de onda senoidal. O sinal de teste e os sinais filtrados são salvos em um arquivo (assim você pode plotar os resultados em Matlab, Excel, etc. se necessário). Este exemplo mostra como: - Criar uma nova instância MovingAverageFilter com um tamanho de janela específico para um sinal 1 dimensional - Filtrar alguns dados usando o MovingAverageFilter - Salvar as configurações MovingAverageFilter em um arquivo - Carregar as configurações MovingAverageFilter de um arquivo / include quotGRT. Hquot usando namespace GRT int main 40 int argc. Const char argv 91 93 41 123 // Criar uma nova instância de um filtro de média móvel com um tamanho de janela de 5 para um sinal de 1 dimensão MovingAverageFilter filter 40 5. 1 41 // Criar e abrir um arquivo para salvar o arquivo de arquivo de dados fstream . Abra 40 quotMovingAverageFilterData. txtquot. Fstream. Out 41 // Gerar alguns dados (ruído de onda senoidal) e filtrar o dobro x 0 const UINT M 1000 Aleatório aleatório para 40 UINT i 0 i lt M i 41 123 sinal duplo sin 40 x 41 aleatório. GetRandomNumberUniform 40 - 0.2. 0,2 41 Filtro de filtro duplo. Filtro 40 sinal 41 arquivo ltlt sinal ltlt quot t quot ltlt filteredValue ltlt endl x TWOPI / double 40 M 41 10 125 // Feche o arquivo de arquivo. Close 40 41 // Salva as configurações do filtro em um filtro de arquivo. SaveSettingsToFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 // Podemos então carregar as configurações mais tarde se necessário filtro. LoadSettingsFromFile 40 quotMovingAverageFilterSettings. txtquot 41 return EXITSUCCESS 125 O MovingAverageFilter também funciona com qualquer sinal em N: // Cria uma nova instância do MovingAverageFilter com um tamanho de janela de 10 para um sinal tridimensional MovingAverageFilter filter 40 10. 3 41 // O valor Você quer filtrar o vetor lt dados duplos gt 40 3 41 dados 91 0 93 0 //. Obter valor dos dados do sensor 91 1 93 0 //. Obter valor dos dados do sensor 91 2 93 0 //. Obter valor do sensor // Filtrar o vetor de sinal lt duplo filtro filterValue gt. Filter 40 data 41 Código amp RecursosFIR Filter Noções básicas 1.1 O que são filtros quotFIR Os filtros FIR são um dos dois principais tipos de filtros digitais utilizados em aplicações DSP (Digital Signal Processing), sendo o outro tipo IIR. 1.2 O que quotFIR significa quotFIR significa quotFinite Impulse Responsequot. Se você colocar um impulso, isto é, uma única amostra de 1 quot seguido de muitas amostras de quot0quot, os zeros sairão depois que a amostra de quot1quot tiver feito seu caminho através da linha de atraso do filtro. 1.3 Por que a resposta ao impulso é quotfinita? No caso comum, a resposta ao impulso é finita porque não há feedback no FIR. A falta de feedback garante que a resposta ao impulso será finita. Portanto, o termo resposta ao impulso quotfinito é quase sinônimo de quotno feedback. No entanto, se feedback é empregado ainda a resposta ao impulso é finito, o filtro ainda é um FIR. Um exemplo é o filtro de média móvel, no qual a N-ésima amostra anterior é subtraída (retrocedida) cada vez que uma nova amostra entra. Este filtro tem uma resposta de impulso finito mesmo que utilize feedback: após N amostras de um impulso, a saída Será sempre zero. 1.4 Como faço para pronunciar quotFIRquot Algumas pessoas dizem que as letras F-I-R outras pessoas pronunciam como se fosse um tipo de árvore. Nós preferimos a árvore. (A diferença é se você fala sobre um filtro F-I-R ou um filtro FIR). 1.5 Qual é a alternativa aos filtros FIR Os filtros DSP também podem ser quotInfidere Response Response (IIR). (Veja dspGurus IIR FAQ.) Os filtros IIR usam feedback, então quando você insere um impulso, a saída, teoricamente, toca indefinidamente. 1.6 Como os filtros FIR se comparam aos filtros IIR Cada um tem vantagens e desvantagens. Em geral, porém, as vantagens dos filtros FIR ultrapassam as desvantagens, por isso são usadas muito mais do que IIRs. 1.6.1 Quais são as vantagens dos filtros FIR (em comparação com os filtros IIR) Em comparação com os filtros IIR, os filtros FIR oferecem as seguintes vantagens: Podem ser facilmente concebidos para serem fase quotlinear (e normalmente são). Simplificando, os filtros de fase linear atrasam o sinal de entrada, mas não distorcem sua fase. Eles são simples de implementar. Na maioria dos microprocessadores DSP, o cálculo FIR pode ser feito através de um loop de uma única instrução. Eles são adequados para aplicações de taxa múltipla. Por multi-taxa, quer dizer quotdecimationquot (reduzindo a taxa de amostragem), quotinterpolationquot (aumentando a taxa de amostragem), ou ambos. Seja decimando ou interpolando, o uso de filtros FIR permite que alguns dos cálculos sejam omitidos, proporcionando assim uma importante eficiência computacional. Em contraste, se forem usados ​​filtros IIR, cada saída deve ser calculada individualmente, mesmo que a saída seja descartada (de modo que o feedback seja incorporado no filtro). Eles têm propriedades numéricas desejáveis. Na prática, todos os filtros DSP devem ser implementados usando aritmética de precisão finita, ou seja, um número limitado de bits. O uso de aritmética de precisão finita em filtros IIR pode causar problemas significativos devido ao uso de feedback, mas os filtros FIR sem retorno podem geralmente ser implementados usando menos bits eo designer tem menos problemas práticos para resolver relacionados à aritmética não ideal. Eles podem ser implementados usando aritmética fracionária. Ao contrário dos filtros IIR, é sempre possível implementar um filtro FIR usando coeficientes com magnitude inferior a 1,0. (O ganho global do filtro FIR pode ser ajustado na sua saída, se desejado.) Esta é uma consideração importante ao usar DSP de ponto fixo, porque torna a implementação muito mais simples. 1.6.2 Quais são as desvantagens dos filtros FIR (em comparação com os filtros IIR) Em comparação com os filtros IIR, os filtros FIR têm, por vezes, a desvantagem de necessitarem de mais memória e / ou cálculo para obter uma determinada característica de resposta do filtro. Além disso, certas respostas não são práticas para implementar com filtros FIR. 1.7 Que termos são usados ​​na descrição de filtros FIR Resposta de Impulso - A resposta de resposta de um filtro FIR é apenas o conjunto de coeficientes FIR. (Se você colocar um quotimplusequot em um filtro FIR que consiste em uma amostra quot1quot seguida por muitas quot0quot amostras, a saída do filtro será o conjunto de coeficientes, como a amostra 1 passa passado cada coeficiente, por sua vez, para formar a saída.) Tap - Um quottapquot FIR é simplesmente um coeficiente / atraso par. O número de torneiras FIR (frequentemente designado como quotNquot) é uma indicação de 1) a quantidade de memória necessária para implementar o filtro, 2) o número de cálculos necessários, e 3) a quantidade de quotfilteringquot o filtro pode fazer com efeito, Multiplicar-acumular (MAC) - Em um contexto de FIR, uma quotMACquot é a operação de multiplicar um coeficiente pela amostra de dados atrasada correspondente e acumular o resultado. FIRs geralmente requerem um MAC por toque. A maioria dos microprocessadores DSP implementa a operação MAC em um único ciclo de instrução. Banda de Transição - A faixa de freqüências entre as bordas passband e stopband. Quanto mais estreita for a banda de transição, mais torneiras serão necessárias para implementar o filtro. (Uma banda de transição quotsmallquot resulta em um filtro quotsharpquot.) Delay Line - O conjunto de elementos de memória que implementam os elementos de retardo quotZ-1quot do cálculo FIR. Buffer circular - Um tampão especial que é quotcircular porque incrementando na extremidade faz com que ele envolva ao redor para o começo, ou porque decrementando desde o início faz com que ele envolva ao redor para o fim. Os buffers circulares são frequentemente fornecidos por microprocessadores DSP para implementar a quotmoformação das amostras através da linha de retardo FIR sem ter de mover literalmente os dados na memória. Quando uma nova amostra é adicionada ao buffer, ela substitui automaticamente a mais antiga. Médias de Moto - Médias Móveis Simples e Exponenciais - Simples e Exponencial Introdução As médias móveis alisam os dados de preço 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 que 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 se transformarem. 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 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. Há duas 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 bearish é gerado quando os preços se movem abaixo da média movente. 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 esperam 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 preço 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 em volume acima da média. 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