média móvel Média de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride descartando o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada considerando a média das vendas de janeiro a junho, a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados a uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) destacam qualquer valor acima ou abaixo do tendência. Se você está calculando algo com uma variação muito alta, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos indo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam frequentemente, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Média móvel - MA O que é uma média móvel - MA Um indicador amplamente utilizado na análise técnica que ajuda a suavizar a ação do preço filtrando o ruído de flutuações de preços aleatórios. Uma média móvel (MA) é um indicador de acompanhamento ou atraso, porque se baseia em preços passados. Os dois MAs básicos e comumente usados são a média móvel simples (SMA), que é a média simples de um título em um determinado número de períodos de tempo, e a média móvel exponencial (EMA), que dá maior peso aos preços mais recentes. As aplicações mais comuns de MAs são identificar a direção da tendência e determinar os níveis de suporte e resistência. Embora os MAs sejam suficientemente úteis sozinhos, eles também formam a base para outros indicadores, como o Moving Average Convergence Divergence (MACD). Carregando o jogador. QUEBRANDO Média Móvel - MA Como exemplo de 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 AM de 10 dias faria a média dos preços de fechamento dos primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O próximo ponto de dados diminuiria o preço mais antigo, adicionaria o preço no dia 11 e tomaria a média, e assim por diante, conforme mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, as MAs ficam atrasadas em relação ao preço atual, pois elas são baseadas em preços passados, quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau de atraso muito maior do que um AM de 20 dias, pois contém os preços dos últimos 200 dias. A duração do AM a ser utilizado 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. A MA de 200 dias é amplamente seguida por investidores e negociantes, com quebras acima e abaixo dessa média móvel, consideradas importantes sinais de negociação. Os MAs também transmitem sinais de negociação importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um MA crescente indica que a segurança está em tendência de alta. enquanto um MA decrescente indica que está em tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um cruzamento de alta. que ocorre quando um MA de curto prazo ultrapassa um MA de longo prazo. O momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando uma MA de curto prazo cruza abaixo de uma MA de documentação de longo prazo é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio de operador de atraso de grau infinito racional (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 20 6). Nota: A propriedade Constant de um objeto de modelo arima corresponde a c. e não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A Equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somados. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). é estável. ou seja, todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal, desde que o polinômio MA seja invertível. ou seja, todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. O Econetrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. você recebe um erro se inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinomial MA invertível. Da mesma forma, a estimativa impõe restrições de estacionariedade e invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um Estudo na Análise de Séries Temporais Estacionárias. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione seu país
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