Variável variável média

Índice Variável Índice Dinâmico Variável Médio Indicador Técnico Médico Dinâmico (VIDYA) foi desenvolvido por Tushar Chande. É um método original de cálculo da média móvel exponencial (EMA) com o período dinâmico da média. O período de média depende da volatilidade do mercado como medida de volatilidade. O eletricista de Chande Momentum (OCM) foi escolhido. Este oscilador mede a relação entre a soma dos incrementos positivos e a soma dos incrementos negativos durante um determinado período (período de OCM). O valor de CMO é usado como a relação com o factor de suavização EMA. Assim, VIDYA tem que configurar parâmetros: período de OCM e período de EMA. Aplicação Normalmente, não o próprio VIDYA é usado em sistemas de negociação, mas suas bordas superior e inferior (banda inferior Banda inferior), que são por N acima e abaixo de VIDYA. A interpretação do indicador para receber sinais comerciais nesta forma é realizada de forma semelhante a Bollinger Bandsreg. Cálculo A média móvel padrão exponencial é calculada de acordo com a fórmula abaixo: EMA (i) Preço (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (Periodema1) fator de suavização Periodema EMA período de média Preço (i) atual Preço EMA (i-1) valor anterior da EMA. O valor da Média Dinâmica do Índice de Variáveis ​​é calculado de forma análoga usando CMO: VIDYA (i) Preço (i) F ABS (CMO (i)) VIDYA (i-1) (1 - F ABS (CMO (i))) ABS (CMO (i)) valor atual absoluto Chande Momentum Oscilador VIDYA (i-1) valor anterior de VIDYA. O valor de CMO é calculado de acordo com a fórmula abaixo: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) soma atual de incrementos de preços positivos para o período DnSum (i) soma atual dos incrementos de preços negativos para o período. Média em Movimento Variável O estudo da Motivo Variável Variável permite que você fique muito criativo com as médias móveis. Três médias móveis são aplicadas (normal, exponencial e suavizada). Propriedades Período1. Para a média móvel normal, o número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, o período denota dias em gráficos semanais, o período será por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 10. Period2. Para a Média de Movimento Exponencial, o número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, o período denota dias em gráficos semanais, o período será por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 10. Period3. Para a média móvel suavizada, o número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, o período denota dias em gráficos semanais, o período será por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 10. Aspecto: o campo Símbolo no qual o estudo será calculado. O campo é definido como Padrão, o qual, ao visualizar um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação As médias móveis são uma das ferramentas técnicas mais utilizadas. Eles seguem a tendência, suavizam as flutuações normais dos dados e indicam claramente posições longas e curtas para o investidor. Uma média móvel pode ser exibida como um sistema de negociação normal do crossover quando você seleciona até três médias diferentes. A maioria dos investidores e serviços de gráficos usam três médias móveis. Os seus comprimentos geralmente consistem em curto, intermediário e longo prazo. Um sistema comummente utilizado é 4, 9 e 18 intervalos. Um intervalo pode ser carrapatos, minutos, dias, semanas ou mesmo meses, depende do tipo de gráfico. Os sinais normais de transição média normal são os seguintes: um sinal de compra é exibido quando as médias de curto e médio prazo cruzam de abaixo para acima a média de longo prazo. Por outro lado, um sinal de venda é emitido quando as médias de curto e médio prazo atravessam de cima para baixo a média de longo prazo. Outra abordagem é usar os preços de fechamento com a (s) média (s) móvel (es). Quando o preço de fechamento estiver acima da (s) média (s) em movimento, você mantém uma posição longa. Se o preço de fechamento cai abaixo da média móvel, você liquida qualquer posição longa e estabelece uma posição curta. Lembre-se, qualquer sistema de média móvel funciona melhor nos mercados de tendências. Fonte do conteúdo: FutureSource Veja outros estudos de análise técnica Barra lateral primária Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. Este material foi preparado por um corretor da Daniels Trading, que fornece comentários de mercado de pesquisa e recomendações de comércio como parte de sua solicitação de contas e solicitação para negociações no entanto, a Daniels Trading não mantém um departamento de pesquisa como definido na Regra 1.71 da CFTC. A Daniels Trading, seus diretores, corretores e funcionários podem negociar derivativos para suas próprias contas ou para contas de outros. Devido a vários fatores (como tolerância ao risco, requisitos de margem, objetivos de negociação, estratégias de curto prazo versus estratégias de longo prazo, análise técnica versus análise de mercado fundamental e outros fatores), essa negociação pode resultar na iniciação ou liquidação de posições diferentes de Ou contrário às opiniões e recomendações nele contidas. O desempenho passado não é necessariamente indicativo do desempenho futuro. O risco de perda de negociação de contratos de futuros ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem entender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e por seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se essa negociação é adequada para você à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada na DanielsTrading na parte inferior da página inicial. A Daniels Trading não está afiliada nem subscreve qualquer sistema comercial, newsletter ou outro serviço similar. A Daniels Trading não garante nem verifica quaisquer reivindicações de desempenho feitas por tais sistemas ou service. Stata: análise de dados e software estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Boston College egen, ma () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvio Para calcular as médias móveis é a função ma () do egen. Dada uma expressão, ela cria uma média móvel daquela expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser estranho. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não podem ser combinados com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, fica fora do conjunto de comandos especificamente escritos para séries temporais veja séries temporais para detalhes. Abordagens alternativas Para calcular as médias móveis para os dados do painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido o tsset de antemão. Isto vale muito a pena fazer: não só você pode economizar várias vezes especificando a variável do painel e a variável de tempo, mas o Stata se comporta de forma inteligente com quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando gerar Usando operadores de séries temporais, como L. e F.. Dê a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você, naturalmente, não está limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas), calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis de três períodos, igualmente ponderadas, seriam dadas e alguns pesos podem ser facilmente especificados: você pode, é claro, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem desta abordagem é que a Stata faz automaticamente o que é certo para os dados do painel: os valores avançados e atrasados ​​são elaborados dentro dos painéis, assim como a lógica dita que deveria ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso pode ser útil para gerar uma expectativa adaptativa sobre o que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos quatro últimos valores, usando um esquema de ponderação fixa (um atraso de 4 períodos pode ser Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen () do usuário do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote depois do qual ajuda, além disso, aponta para detalhes no filtro (). Os dois exemplos acima serão renderizados (Nesta comparação, a abordagem de geração é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento.) Os atrasos são um número. Leva a desvios negativos: neste caso -11 se expande para -1 0 1 ou liderar 1, lag 0, lag 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os itens atrasados ​​ou atrasados ​​correspondentes: neste caso, esses itens são F1.myvar . Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes de modo que o coeficiente de coeficiente (1 1 1) seja equivalente aos coeficientes de 13 13 13 e a normalização de coef (1 2 1) seja equivalente aos coeficientes de 14 12 14 . Você deve especificar não apenas os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a lógica principal para egen, filter () é suportar o caso pontualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Também pode-se dizer que obrigar os usuários a especificar coeficientes é uma pressão pequena sobre eles para pensar sobre os coeficientes que eles querem. A principal justificativa para os pesos iguais é, contudo, a simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de freqüência péssimas, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima poderia ser qualquer um dos quais é tão complicado quanto a abordagem de geração. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove séculos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de conseguir, do mesmo modo, assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com os dados do painel. Na verdade, como afirmado acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset de antemão. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando do usuário com tsgraph é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um Stata 7 atualizado por ssc inst tsgraph. E quanto a subconjunto com se nenhum dos exemplos acima faz uso de restrições if. Na verdade egen, ma () não permitirá se for especificado. Ocasionalmente, as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: interpretação fraca: não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha que, como consequência de alguma condição, as observações 1-42 estão incluídas, mas não as observações 43. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43, se a média se estender para trás e para frente e for pelo menos de 3, e dependerá de algumas das observações 44 em algumas circunstâncias. Nosso palpite é que a maioria das pessoas iria para a interpretação fraca, mas se isso é correto, egen, filter () não é compatível se também. Você sempre pode ignorar o que você não quer ou mesmo definir valores indesejados a perder depois, usando a substituição. Uma nota sobre resultados faltantes nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de atrasos e ligações, egen, ma () produz ausente onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção de nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centradas para as caudas. Em contraste, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, qualquer coisa especial para evitar resultados perdidos. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e qual cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerando qualquer ciência subjacente que possa ser trazida.