A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação de preço de abertura ou fechamento do preço das ações, não é suficiente Sobre os quais depender para predizer corretamente sinais de compra ou venda da ação de cruzamento de MAs Para resolver esse problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada EMA Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro MA Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria então o número pela adição dos multiplicadores Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55 S média linearmente ponderada móvel Para a leitura relacionada, verifique as médias móveis simples fazer tendências se destacam. Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel exponencialmente suavizada EMA Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores Talvez A melhor explicação vem de John J. Murphy s Análise Técnica dos Mercados Financeiros, publicado pelo Instituto de Finanças de Nova York, 1999. A média móvel suavemente exponencial aborda ambos os problemas associados com a média móvel simples Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui Um maior peso para os dados mais recentes Portanto, é uma média móvel ponderada Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, ele inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento Além disso, o usuário é capaz de Ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço do dia mais recente, que é adicionado a uma porcentagem de O valor do dia anterior s A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100.Por exemplo, o preço do último dia s poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado aos dias anteriores peso de 90 90 Isso dá o último dia 10 Da ponderação total Isto seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 05.Figura 1 Média Móvel Extendencialmente Alisada. O gráfico acima mostra o índice composto Nasdaq da primeira semana de agosto 2000 a 1 de junho de 2001 Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços durante um período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro marcado por uma seta para baixo preto Este foi o dia Que o índice quebrou abaixo do nível 4.000 A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000 Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619 58 Em 4 de abril A tendência de alta de Abril 12 é marcado por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar algumas pechinchas como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Moving Average Envelopes Refining A Popular Trading Tool e Bounce. A média móvel Bounce. A pesquisa realizada pelo Bureau de Estados Unidos de Estatísticas do Trabalho para ajudar a medir vagas de emprego Ele coleta dados de empregadores. A quantidade máxima de dinheiro os Estados Unidos podem pedir O teto da dívida foi criada sob a Segunda Bond Liberty A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu os bancos comerciais de participar no investimento. A folha de pagamento de Narmfarm consulta a todo o trabalho fora de Fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos. Os métodos do US Bureau of Labor. Time Series Methods. Time série são técnicas estatísticas que fazem uso de dados históricos acumulados durante um período de tempo. Os métodos de séries temporais supõem que o que ocorreu no passado continuará a Ocorrem no futuro Como a série de tempo de nome sugere, esses métodos relacionam a previsão a apenas um fator - tempo Eles incluem a média móvel, a suavização exponencial ea linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares para a previsão de curto alcance entre Serviço e empresas de manufatura Estes métodos pressupõem que os padrões históricos identificáveis ou tendências para a demanda ao longo do tempo irá repetir-se. Mover média. A série de tempo previsões podem ser tão simples como usar a demanda no período atual para prever a demanda no próximo período Isso às vezes é chamado Uma previsão ingênua ou intuitiva 4 Por exemplo, se a demanda for de 100 unidades esta semana, a previsão para a demanda da próxima semana é de 100 unidades se a demanda t Urnas para fora para ser 90 unidades em vez disso, em seguida, a demanda da semana seguinte é de 90 unidades, e assim por diante Este tipo de método de previsão não leva em conta o comportamento da demanda histórica que se baseia apenas na demanda no período atual Ele reage diretamente ao normal, Movimentos aleatórios na demanda. O método de média móvel simples usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão. Isso tende a atenuar ou suavizar os aumentos e reduções aleatórias de uma previsão que usa apenas um período. A média móvel simples é útil Para prever a demanda que é estável e não exibe qualquer comportamento de demanda pronunciado, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias de movimentação são calculadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o previsor quer suavizar a demanda Dados Quanto mais longo o período de média móvel, mais suave será A fórmula para calcular a média móvel simples isputing uma média móvel simples. O Instant Paper Clip Office Supply Company vende e distribui suprimentos de escritório para empresas, escolas e agências dentro de um raio de 50 milhas do seu armazém O negócio de fornecimento de escritório é competitivo ea capacidade de entregar ordens prontamente é um fator para obter novos clientes e manter os antigos Escritórios tipicamente Ordem, não quando eles correm baixos de suprimentos, mas quando eles acabam completamente para fora Como resultado, eles precisam de suas ordens imediatamente O gerente da empresa quer ser determinados drivers e veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e eles têm inventário adequado em estoque Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de pedidos que ocorrerão durante o próximo mês, ou seja, para prever a demanda por entregas. A partir dos registros de ordens de entrega, a gerência acumulou os seguintes dados nos últimos 10 meses, dos quais Quer calcular média móvel de 3 e 5 meses. Vamos supor que é o final de outubro A previsão resultante de 3 ou 5 meses de movimento avera Ge é tipicamente para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro. A média móvel é calculada a partir da demanda por pedidos para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula. A média móvel de 5 meses é calculada a partir de Os dados de demanda de 5 meses anteriores como segue. As previsões de média móvel de 3 e 5 meses para todos os meses de dados de demanda são mostradas na tabela a seguir. Na verdade, apenas a previsão para novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada Pelo gestor No entanto, as previsões anteriores para os meses anteriores permitem-nos comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Três e Cinco Mês Averages. Both previsões de média móvel Na tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de alisamento pode ser observado na seguinte figura em que as médias de 3 meses e 5 meses foram sobrepostas a um gráfico dos dados originais. A média móvel de 5 meses na figura anterior suaviza as flutuações em maior medida do que a média móvel de 3 meses No entanto, a média de 3 meses reflete mais de perto os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. A média móvel de período mais longo é mais lenta para reagir às recentes mudanças na demanda do que aquelas feitas usando médias móveis de período mais curto Os períodos extras de dados atenuam a velocidade com que a previsão responde Estabelecendo o número apropriado de períodos para usar em uma média móvel A desvantagem do método de média móvel é que ele não reage a variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais. Os fatores que causam mudanças são geralmente ignorados. É basicamente Um método mecânico, que reflete dados históricos de forma consistente No entanto, o método de média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido, E relativamente barato Em geral, este método pode fornecer uma boa previsão para o curto prazo, mas não deve ser empurrado demasiado longe no futuro. Média móvel ponderada. O método de média móvel pode ser ajustado para refletir mais de perto flutuações nos dados Em O método de média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos dados mais recentes de acordo com a seguinte fórmula. Os dados de demanda para PM Computer Services mostrados na tabela para o Exemplo 10 3 parecem seguir uma tendência linear crescente A empresa quer calcular uma tendência linear Line para ver se é mais preciso do que as previsões de suavização exponencial e de suavização exponencial ajustadas desenvolvidas nos Exemplos 10 3 e 10 4. Os valores necessários para os cálculos de mínimos quadrados são os seguintes. Usando estes valores, os parâmetros para a linha de tendência linear são Calculada da seguinte forma. Portanto, a equação da linha de tendência linear é. Para calcular uma previsão para o período 13, vamos x 13 na linha de tendência linear. Linha de tendência linear em comparação com os dados reais A linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - isto é, ser um bom ajuste - e seria assim um bom modelo de previsão para este problema No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear É que ele não vai se ajustar a uma mudança na tendência, como os métodos exponenciais de suavização previsão que é, é assumido que todas as previsões futuras seguirá uma linha reta Isso limita a utilização deste método para um período de tempo mais curto em que você Pode ser relativamente certo que a tendência não mudará. Ajustes sazonais. Um padrão sazonal é um aumento repetitivo e diminuição na demanda Muitos itens de demanda exibem comportamento sazonal Vendas de roupas seguem padrões sazonais anuais, com demanda de roupas quentes aumentando no outono e inverno e Declínio na primavera e no verão como a demanda por roupas mais frias aumenta Demanda de muitos itens de varejo, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, vestuário, aparelhos eletrônicos, presuntos, perus, vinho e f Ruit, aumentar durante a temporada de férias Aumento da demanda do cartão em conjunto com dias especiais como Dia dos Namorados e Dia da Mãe Padrões sazonais também podem ocorrer em uma base mensal, semanal ou mesmo diária Alguns restaurantes têm maior demanda à noite do que em Almoço ou nos finais de semana em oposição aos dias de semana Tráfego - daí as vendas - em shopping centers pega na sexta-feira e sábado. Há vários métodos para refletir os padrões sazonais em uma série de previsões de tempo Vamos descrever um dos métodos mais simples usando um fator sazonal Um fator sazonal é um valor numérico que é multiplicado pela previsão normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda por cada período sazonal por demanda anual total, de acordo com a seguinte fórmula. Os fatores sazonais resultantes entre 0 e 10 são, de fato, a parcela da demanda anual total atribuída a cada estação. Esses fatores sazonais são multiplicados pelo A demanda anual prevista para produzir previsões ajustadas para cada seasonputing uma previsão com ajustes sazonais. Wishbone fazendas cresce perus para vender a uma empresa de processamento de carne durante todo o ano No entanto, sua época de pico é, obviamente, durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro A Wishbone Farms experimentou a demanda por perus nos últimos três anos mostrados na tabela a seguir. Como temos três anos de dados de demanda, podemos calcular os fatores sazonais dividindo a demanda trimestral total pelos três anos pela demanda total nos três anos Em seguida, queremos multiplicar a demanda prevista para o próximo ano, 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre Para isso, precisamos de uma previsão de demanda para 2000 Neste caso, uma vez que os dados da demanda Na tabela parecem exibir uma tendência geralmente crescente, vamos calcular uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter uma estimativa aproximada forecast. Thus, a f Para 2000, é de 58 17 ou 58.170 perus. Usando esta previsão anual de demanda, as previsões sazonalmente ajustadas, SF i, para o ano de 2000 estãoparando essas previsões trimestrais com os valores reais da demanda na tabela, parecem estimativas relativamente boas , Refletindo tanto as variações sazonais dos dados quanto a tendência geral de crescimento.10-12 Como o método da média móvel é semelhante à suavização exponencial.10-13 Qual efeito no modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização.10-10 Como A suavização exponencial ajustada difere da suavização exponencial.10-15 O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado.10-16 Nos exemplos de capítulos para métodos de séries crônicas, a previsão inicial foi sempre assumida como sendo a Mesmo que a demanda real no primeiro período Sugira outras maneiras pelas quais a previsão inicial pode ser derivada no uso real.10-17 Como o modelo de previsão da linha de tendência linear é diferente A partir de um modelo de regressão linear para a previsão.10-18 Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel ea média móvel ponderada, a suavização exponencial ea suavização exponencial ajustada ea linha de tendência linear, qual você considera o melhor Por que .10-19 Quais as vantagens que a suavização exponencial ajustada tem sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência.4 KB Kahn e JT Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no 2 Verão de 1995 21 -28. Métodos de séries temporais. Métodos de séries temporais são técnicas estatísticas que fazem uso de dados históricos acumulados ao longo de um período de tempo. Os métodos de séries temporais assumem que o que ocorreu no passado continuará a ocorrer no futuro. Esses métodos relacionam a previsão com apenas um fator - tempo Eles incluem a média móvel, suavização exponencial e linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares Ods para previsão de curto prazo entre as empresas de serviços e de manufatura Estes métodos pressupõem que os padrões históricos identificáveis ou as tendências da demanda ao longo do tempo se repetirão. Movendo a média. A previsão de séries temporais pode ser tão simples quanto usar a demanda no período atual para prever a demanda em Por exemplo, se a demanda for de 100 unidades esta semana, a previsão para a demanda da próxima semana é de 100 unidades se a demanda for de 90 unidades em vez disso, então a demanda da semana seguinte É de 90 unidades, e assim por diante Este tipo de método de previsão não leva em conta o comportamento da demanda histórica que se baseia apenas na demanda no período atual Ele reage diretamente ao normal, os movimentos aleatórios na demanda. O método de média móvel simples usa vários valores de demanda Durante o passado recente para desenvolver uma previsão Isso tende a atenuar, ou suavizar, os aumentos aleatórios e diminuições de uma previsão que usa apenas um período O movimento simples Média é útil para prever a demanda que é estável e não exibe qualquer comportamento de demanda pronunciado, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias de movimentação são computadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o previsor quer Suavizar os dados de demanda Quanto mais tempo o período de média móvel, mais suave será A fórmula para calcular a média móvel simples isputing uma média simples Moving. A empresa de fornecimento de papel instantâneo clip vende e fornece material de escritório para empresas, escolas e agências dentro Um raio de 50 milhas de seu armazém O negócio de suprimentos de escritório é competitivo, ea capacidade de entregar ordens prontamente é um fator na obtenção de novos clientes e manter os antigos Escritórios tipicamente ordem não quando eles correm baixo no suprimentos, mas quando eles acabaram completamente Como resultado, eles precisam de suas ordens imediatamente O gerente da empresa quer ter certeza de drivers e veículos estão disponíveis para entregar ordens p Romptly e eles têm inventário adequado em estoque Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de ordens que ocorrerão durante o próximo mês ou seja, para prever a demanda de entregas. A partir dos registros de ordens de entrega, a gerência acumulou os seguintes dados para Nos últimos 10 meses, a partir do qual ele quer calcular média móvel de 3 e 5 meses. Vamos supor que é o final de outubro A previsão resultante da média móvel de 3 ou 5 meses é tipicamente para a próxima Mês na seqüência, que neste caso é novembro A média móvel é calculada a partir da demanda por pedidos para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula. A média móvel de 5 meses é calculada a partir dos últimos 5 meses de demanda Os prognósticos da média móvel de 3 e 5 meses para todos os meses de dados da procura são apresentados na tabela seguinte. Na realidade, apenas a previsão para Novembro, baseada na procura mensal mais recente, seria utilizada pelo ma No entanto, as previsões anteriores para meses anteriores nos permitem comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Três e Cinco Meios Médias. Tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de suavização pode ser observado na seguinte figura em que as médias de 3 meses e 5 meses foram sobrepostas a um gráfico dos dados originais. No entanto, a média de 3 meses reflete mais de perto os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões usando a média móvel de longo prazo São mais lentos para reagir às mudanças recentes na demanda do que aqueles feitos usando médias móveis de período mais curto Os períodos extras de dados atenuam a velocidade com que a previsão responde Estabelecendo o número apropriado De períodos para uso em uma média móvel de previsão freqüentemente requer alguma quantidade de experimentação de tentativa e erro. A desvantagem do método de média móvel é que ele não reage a variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais Fatores que As mudanças de causa são geralmente ignoradas É basicamente um método mecânico, que reflete dados históricos de uma forma consistente No entanto, o método de média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido e relativamente barato Em geral, este método pode fornecer uma boa Previsão para o curto prazo, mas não deve ser empurrado demasiado longe no futuro. Média Móvel Ponderada. O método da média móvel pode ser ajustado para refletir mais de perto flutuações nos dados. No método da média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos mais Dados recentes de acordo com a seguinte fórmula. Os dados de demanda para PM Computer Services mostrados na tabela para o Exemplo 10 3 parecem seguir uma tendência linear crescente A empresa w Formigas para calcular uma linha de tendência linear para ver se é mais preciso do que as previsões de suavização exponencial e de suavização exponencial ajustadas desenvolvidas nos Exemplos 10 3 e 10 4. Os valores necessários para os cálculos de mínimos quadrados são os seguintes. Usando estes valores, os parâmetros Para a linha de tendência linear são calculados da seguinte forma. Portanto, a equação da linha de tendência linear é. Para calcular uma previsão para o período 13, vamos x 13 na linha de tendência linear. O gráfico a seguir mostra a linha de tendência linear comparada com os dados reais Linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - ou seja, para ser um bom ajuste - e seria assim um bom modelo de previsão para este problema No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear é que ele não irá ajustar a uma mudança Na tendência, como os métodos exponenciais de suavização previsão que é, presume-se que todas as previsões futuras seguirá uma linha reta Isso limita a utilização deste método para um período de tempo mais curto em que você pode ser relativamente certo Que a tendência não vai mudar. Ajustes sazonais. Um padrão sazonal é um aumento repetitivo e diminuição da demanda Muitos itens de demanda apresentam comportamento sazonal Vestuário vendas seguem padrões sazonais anuais, com demanda de roupas quentes aumentando no outono e inverno e declínio na primavera E verão como a demanda por roupas mais frias aumenta Demanda de muitos itens de varejo, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, vestuário, aparelhos eletrônicos, presuntos, perus, vinho e frutas, aumentam durante a temporada de férias Cartão aumenta em conjunção com dias especiais tais Como Dia dos Namorados e Dia da Mãe Padrões sazonais também podem ocorrer em uma base mensal, semanal ou mesmo diária Alguns restaurantes têm maior demanda à noite do que no almoço ou nos fins de semana em oposição aos dias de semana Tráfego - daí as vendas - nas compras Malls pega na sexta-feira e sábado. Existem vários métodos para refletir padrões sazonais em uma série de previsões de tempo Vamos descrever um dos mais simples me Um fator sazonal é um valor numérico que é multiplicado pela previsão normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda por cada período sazonal pela demanda anual total, de acordo com Para a seguinte fórmula. Os fatores sazonais resultantes entre 0 e 10 são, de fato, a parcela da demanda anual total atribuída a cada estação. Esses fatores sazonais são multiplicados pela demanda anual prevista para produzir previsões ajustadas para cada estação, No entanto, sua temporada de pico é, obviamente, durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro Wishbone Farms tem experimentado a demanda por perus para os últimos três anos mostrados Na tabela a seguir. Porque temos três anos de dados da demanda, podemos calcular os fatores sazonais dividindo o total trimestral de Para os três anos por demanda total em todos os três anos. Em seguida, queremos multiplicar a demanda prevista para o próximo ano, 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre. Para isso, precisamos de um Demanda para 2000 Neste caso, uma vez que os dados da demanda na tabela parecem exibir uma tendência geralmente crescente, calculamos uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter uma estimativa de previsão aproximada. Usando esta previsão anual de demanda, as previsões ajustadas sazonalmente, SF i, para 2000 são comparando essas previsões trimestrais com os valores reais da demanda na tabela, elas pareceriam ser estimativas de previsão relativamente boas, refletindo Tanto as variações sazonais nos dados quanto a tendência geral de crescimento.10-12 Como o método da média móvel é semelhante à suavização exponencial.10-13 Qual efeito no modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização ha Ve.10-14 Como a suavização exponencial ajustada difere da suavização exponencial.10-15 O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado.10-16 Nos exemplos de capítulo para métodos de séries temporais, a previsão inicial Foi sempre assumido como o mesmo que a demanda real no primeiro período Sugerir outras maneiras que a previsão de partida pode ser derivada em uso real.10-17 Como o modelo de previsão de linha de tendência linear difere de um modelo de regressão linear para previsão.10- 18 Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel ea média móvel ponderada, a suavização exponencial ea suavização exponencial ajustada, ea linha de tendência linear, qual você considera o melhor Why.10-19 Que vantagens a suavização exponencial ajustada Têm uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência.4 KB Kahn e JT Mentzer, Previsão em Consumidor e Mercados Industriais, The Journal of Business Fo Reformulação 14, nº 2 Verão de 1995 21-28.
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