Médias móveis A média móvel (frequentemente abreviada para ma em nossa pesquisa) é um dos indicadores mais populares e é usada por analistas técnicos para uma variedade de tarefas: identificar áreas de resistência de suporte de curto prazo para determinar a tendência atual como componente em muitos Outros indicadores como o MACD, ou bandas de Bollinger. As principais vantagens das médias móveis são, em primeiro lugar, que suavizam os dados e proporcionam assim uma imagem visual mais clara da tendência actual e, em segundo lugar, que m. a. Sinais podem dar uma resposta precisa sobre o que a tendência é. A principal desvantagem é que eles estão atrasados em vez de indicadores de liderança, mas isso não deve ser um problema para os investidores de longo prazo. Existem duas formas principais de média móvel: A média móvel simples (como o nome sugere) calcula o preço médio durante um período de tempo de movimento especificado. Por exemplo, uma média móvel simples de 20 dias calculará o preço médio médio dos últimos vinte dias de preços de fechamento e assim por diante. A média móvel exponencial (ema) também calcula a média dos últimos x dias encerrados, mas atribui um peso maior aos preços mais recentes, tornando-o mais sensível à ação do preço atual e, assim, reduzindo o efeito lag. Determinação de suporte e resistência de curto prazo O gráfico abaixo mostra o índice Nasdaq 100 com uma média móvel exponencial de 50 dias (ema). O índice está fazendo uns altos mais elevados e umas baixas mais elevadas em uma maneira consistente durante a maioria de 2003 e o ema de 50 dias forneceu uma indicação boa de onde estas calhas seriam ou seja onde começar posições negociando longas. Pode-se naturalmente tentar um período ligeiramente mais longo média móvel para garantir todos os cochos manteve-se acima da média, mas a partir da experiência temos encontrado o dia 50 ema faz o trabalho bem. Gerando sinais comerciais O método crossover gera um sinal de negociação automático bastante confiável quando uma média de curto prazo cruzar acima de uma média de longo prazo. No exemplo abaixo apresentamos 20 e 50 dias emas para o índice Nasdaq 100. O método crossover compraria o índice quando o ema (linha verde) de 20 dias mais sensível cruzasse acima do prazo mais longo de 50 dias ema (linha vermelha) e venderia o índice quando o e-mail de 20 dias cruzasse de volta abaixo do ema de 50 dias. Nós marcamos compra com setas azuis e vende com setas vermelhas esta regra de sistema de polegar nos teria mantido no mercado de aproximadamente 1000 para em torno de 1500. O acesso a nossos serviços de pesquisa requer a aceitação de nossos Termos de Negócio e está sujeito a nosso Disclaimer. Veja nossa Política de Privacidade . O Serviço de Ações dos EUA e o Serviço de Cronograma de Mercado dos EUA são fornecidos pela Chartcraft Inc (Chartcraft), que não é um negócio regulado. 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Baixe o nosso Mobile Apps abrir uma conta ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lição 1: médias móveis vantagens da utilização de médias móveis Médias móveis suavizar as flutuações das taxas de mercado que muitas vezes ocorrem com cada relato Período em uma tabela de preços. Quanto mais frequentes forem as atualizações de taxas - ou seja, quanto mais freqüentemente o gráfico de preços exibir uma taxa atualizada - maior será o potencial de ruído do mercado. Para os comerciantes que lidam com um mercado em rápido movimento que está variando ou whipsawing para cima e para baixo, o potencial de sinais falsos é uma preocupação constante. 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 de 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 permanece à taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouco mais percepção da tendência geral do que a tabela de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos iguala as flutuações de preços de tal forma 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 utilizada para descrever a frequência 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 os comércios abertos, mais freqüentemente você deve recuperar os dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. OANDA, fxTrade e OANDAs fx família de marcas são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. 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As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçam qualquer valor acima ou abaixo do valor tendência. Se você está calculando algo com variação muito alta o melhor que você pode ser capaz de fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel.
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