Estratégia de negociação média móvel pdf

Por que as estratégias de média móvel são arriscadas. Este é o segundo de uma série de três partes. Leia a parte 1 aqui. CHAPEL HILL, N. C. (MarketWatch) As estratégias de média móvel são arriscadas. Essa é a afirmação sacrílega que eu apresentei na minha coluna que apareceu no início desta semana, com base em pesquisa detalhada que realizei nos últimos meses nos retornos de várias estratégias de média móvel. Como prometido na coluna inicial desta série de três partes, aqui está uma discussão mais detalhada de cada uma das quatro conclusões gerais que cheguei. Encontrando 1: Mesmo as melhores estratégias de média móvel nem sempre funcionam Para entender por que as estratégias de média móvel são arriscadas, é importante entender que há mais de uma maneira de definir o risco. De acordo com a definição acadêmica tradicional de risco como volatilidade, as estratégias de média móvel são, de fato, menos arriscadas do que o mercado. Mas há outro tipo de risco também, tendo que ver com quanto tempo a estratégia pode estar debaixo da água. E, quando analisados ​​dessa maneira, as estratégias de média móvel são bastante arriscadas: mesmo em condições ideais, as melhores estratégias em média móvel ainda geralmente apresentam desempenho inferior ao mercado por longos períodos às vezes durando um par de décadas. Considere a média móvel de 200 dias, talvez a versão mais utilizada. Quando aplicado ao índice SampP 500 SPX, 0,18 e ao empregá-lo em conjunto com um envelope comercial 5, essa estratégia foi uma das poucas que gerou mais dinheiro do que o mercado desde o final da década de 1920, mesmo após as comissões. (Eu discutirei mais detalhadamente os envelopes comerciais em um momento.) Esta estratégia particular, no entanto, gastou mais de metade do tempo nos últimos 80 anos depois de comprar e manter, conforme resumido na tabela a seguir. Observe cuidadosamente que esses resultados deprimentes aplicam-se a uma das mais rentáveis ​​de qualquer das miríade de estratégias de média móvel que estudei. De períodos desse período estudados (em uma base de ano-calendário contínuo) em que a estratégia média móvel ganhou menos dinheiro do que o próprio mercado em que as estratégias médias móveis Sharpe Ratio eram menores do que os mercados. A pergunta a perguntar-se enquanto examina esses resultados: quão provável É você ficar com uma estratégia de timing de mercado que vai 20, 10 ou mesmo cinco anos sem vencer o mercado. Meus resultados apontam para uma objeção potencialmente ainda mais séria para as estratégias de média móvel: a maioria das várias estratégias de média móvel que eu testei Vencer o mercado ao longo do século passado tem sido inferior a 1990 desde 1990, e isso pode ser mais do que apenas um daqueles períodos periódicos em que as estratégias em média móvel lutam para manter-se. Blake LeBaron, professor de finanças da Brandies University, suspeita de que maneiras mais econômicas de trocas e de mercado aumentaram o número de investidores que seguem as estratégias da média móvel, e isso, por sua vez, fez com que seus lucros diminuíssem e até desaparecerem em décadas recentes. Adicionando credibilidade à hipótese do Prof. LeBarons é que, também começando no início da década de 1990, as estratégias da média móvel pararam de funcionar no mercado de moeda estrangeira. Constatando 2: as comissões sabotam mesmo as melhores estratégias, portanto, reduzir a freqüência das transações é crucial. A maioria dos estudos prévios de médias móveis assumiu que um investidor poderia negociar sem comissões ou outros custos de transação. Uma vez que você se livra desse pressuposto irrealista, a maioria das estratégias da média móvel desaceleram a compra e retenção por quantidades significativas. Isso é especialmente verdadeiro em mercados voláteis, quando muitas das estratégias de média móvel, especialmente aquelas que dependem de um comprimento médio curto, raramente geram numerosos sinais por ano. Determinar o que é uma comissão justa não é fácil, é claro. Vale lembrar que, durante a maior parte do século passado, nenhum fundo negociado em bolsa estava disponível, o que permitiu ao investidor comprar as 30 ações da Dow de uma só vez e muito menos as centenas de ações que faziam parte do SampP Composite Index. Também não havia fundos do mercado monetário nos quais você pudesse imediatamente e facilmente estacionar o produto em dinheiro de qualquer venda. Além disso, não foi até 1 de maio de 1975 (o Big Bang), que as comissões de corretagem foram desreguladas antes disso, essas comissões foram resolvidas e substanciais. Ao calcular o quão grande um golpe que as estratégias da média móvel tomaram por causa de comissões, eu assumi que 1 tinha que ser pago por cada compra ou venda antes do Big Bang 0.5 cada caminho até o final de 1999 e 0,1 em cada caminho desde então . Twitter: como 1.000 investidos em tecnologia podem pagar com o IPO dos gangbusters do Twitter na quinta-feira, quanto dinheiro você poderia ter feito com 1.000 se você entrou no preço inicial. O que os outros IPO39s de tecnologia pagaram generosamente. Com quantas pessoas o Jason Bellini tem o TheShortAnswer. Image: Associated Press Uma maneira de apreciar o quão crucial os custos de transação são a avaliação dessas estratégias. A eficácia é a seguinte: quando assumir que não há custos de transação, muitas das miríades de estratégias de estratégia móvel que eu monitorei superaram o mercado durante todo o período de tempo para o qual os dados Estavam disponíveis. No entanto, ao incluir custos de transação, praticamente todos eles atrasam. Portanto, reduzir a frequência das transações é absolutamente crucial para qualquer estratégia de média móvel. Embora exista mais de uma maneira de fazê-lo, talvez o mais simples e o mais comum seja usar um chamado envelope. Este método permite que o investidor escolha um valor arbitrário que o índice de mercado precisa se mover acima ou abaixo da média móvel para gerar uma transação. Por exemplo, se você estiver usando um envelope 1 e já estiver no mercado, o índice terá que cair mais do que 1 abaixo da média móvel para gerar uma mudança em dinheiro. Por outro lado, se você estiver em dinheiro, então você só voltará para estar no mercado somente se o índice aumentar para pelo menos 1 acima da média móvel. Testei vários tamanhos de envelope diferentes. Em quase todos os casos, achei que o envelope de tamanho ótimo é 5. Ao usar a média móvel de 200 dias para o Dow, por exemplo, a frequência das transações caiu de uma média de seis por ano (ou uma vez a cada dois meses, em média ) Apenas uma vez por ano, o que levou a um retorno significativamente maior de comissões. Encontrando 3: sem comissões, MAs de curto prazo batiam MAs de longo prazo Se as comissões não fossem um fator, as médias móveis de curto prazo geralmente seriam preferíveis: meus estudos mostraram que, como regra geral, o desempenho do custo da transação diminui à medida que aumenta O comprimento da média móvel. No entanto, depois de incorporar um pressuposto de comissão realista, as médias móveis de longo prazo vieram à frente. Mesmo quando se usam envelopes para reduzir a frequência das transações para as médias móveis de curto prazo, as estratégias de média móvel de longo prazo, em geral, surgiram. Note com cuidado, no entanto, que não existe um comprimento ótimo de média móvel que você deve empregar. Norman Fosback, editor do Fosbacks Fund Forecaster e ex-diretor do Instituto de Pesquisa Econométrica, colocou desta forma no livro de texto Stock Market Logic: Não há números mágicos na sequência de tendências. Alguns comprimentos médios móveis podem ter funcionado melhor no passado, mas, afinal, algo teve que funcionar melhor no passado e testando tudo possível, como poderia ajudar a encontrá-lo. Deve ser um requisito básico de qualquer tendência média móvel seguindo o sistema que praticamente todos os comprimentos médios móveis prevêem sucesso em um grau maior ou menor. Se apenas um ou dois comprimentos funcionam, as probabilidades são altas do que os resultados bem sucedidos foram obtidos por acaso. Encontrando 4: nem todos os índices são criados iguais quando se trata de estratégias de média móvel. Você provavelmente pensa que não importa muito qual índice de mercado você usa ao calcular a média móvel. Mas você estaria errado: há discrepâncias marcadas nos retornos das estratégias da média móvel, dependendo se você usa o Dow, o SampP 500 ou o Nasdaq para gerar sinais de compra e venda. Considere a média móvel de 200 dias combinada com um envelope 1. Ao basear esta estratégia no Dow Industrials, desde 1990 levou a 100 transações separadas por uma média de quatro por ano. No entanto, quando aplicado ao SampP 500, essa estratégia, de outra forma idêntica, levou a 68 transações por uma média de menos de três por ano. De acordo com o risco, essa estratégia superou uma compra e retenção no caso do SampP 500, mas não o Dow. Grandes discrepâncias, como esta, surgiram muitas vezes na minha pesquisa. Fosbacks cautionary note que eu mencionei acima é muito relevante aqui também. Nate Vernon é um sénior da Universidade de Rochester especializado em economia financeira. No verão passado, ele era um estagiário do Hulbert Financial Digest. Ele também é membro da equipe de basquete da Universidade de Rochester. Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Todos os direitos reservados. Dados intraday fornecidos pela SIX Informações Financeiras e sujeito aos termos de uso. Dados históricos e atuais do fim do dia fornecidos pela SIX Financial Information. Dados intraday atrasados ​​por requisitos de troca. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Todas as citações estão em tempo de troca local. Dados em tempo real da última venda fornecidos pelo NASDAQ. Mais informações sobre o NASDAQ trocaram símbolos e seu status financeiro atual. Os dados intraday atrasaram 15 minutos para Nasdaq e 20 minutos para outras trocas. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Os dados intrínsecos da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e pelo menos 60 minutos atrasados. Todas as cotações estão em tempo de troca local. Não foram encontrados resultados Últimos NewsPart 5: Previsões fora de amostra. 8 Parte 6: Problemas potenciais. 9 Parte 7: Onde nós vamos daqui. 10 Parte 1: Crossover Médio de Movimento Mínimo O conceito de um cruzamento médio de média dupla é bastante direto. Calcule duas médias móveis do preço de uma garantia, ou neste caso as taxas de câmbio de uma moeda. Uma média seria o curto prazo (ST) (estritamente relativo à outra média móvel) e o outro longo prazo (LT). Matematicamente falando, a média móvel de longo prazo (LTMA) terá uma variação mais baixa e se moverá na mesma direção que a média móvel de curto prazo, mas a uma taxa diferente. As diferentes taxas de direção, induz pontos onde os valores das duas médias móveis podem ser iguais ou cruzados entre si. Esses pontos são chamados de pontos cruzados. Na estratégia de negociação de transferência de média móvel dual, esses cruzamentos são pontos de decisão para comprar ou vender as moedas. O que esses pontos críticos implicam depende da abordagem que o investidor tem em sua estratégia. Existem duas escolas de pensamento: técnicas e de valor. A Abordagem Técnica sugere que quando a Média de Mudança de Curto Prazo (STMA) se move acima do LTMA, isso representa um sinal de Compra (ou Longo). (Inversamente, quando o STMA se desloca abaixo do LTMA, a Abordagem Técnica indica um sinal de Venda (ou Curto).) A intuição por trás dessa estratégia pode ser explicada em termos de impulso. Basicamente, o princípio do impulso indica que um preço que está subindo (ou para baixo) durante o período t é provável que continue a subir (para baixo) no período t1, a menos que existam provas em contrário. Quando o STMA se move acima do LTMA, isso fornece um indicador de atraso que o preço está se movendo para cima em relação ao preço histórico. Compre alto, venda mais alto. O Value Approach oferece os sinais comerciais opostos à abordagem técnica. O Value Approach afirma que quando o STMA atravessa de baixo para cima o LTMA, o investimento agora está sobrevalorizado e deve ser vendido. Por outro lado, quando a moeda STMA se desloca abaixo do LTMA, a moeda é subavaliada, deve ser comprada. A intuição por trás do Value Approach pode ser pensada simplesmente como uma abordagem de reversão média. Compre baixo (valor), venda alto (sobrevalorizado). Ambas as estratégias tentam alcançar o mesmo objetivo, mas fazê-lo em formas opostas umas às outras. Neste artigo, analisaremos as estratégias técnicas e de valor aplicadas às taxas de câmbio da EuroUSD. O gráfico a seguir mostra como a estratégia de negociação de cruzamento em movimento dual produz sinais de compra e venda. Observe que os ganhos e perdas são calculados tomando a diferença entre o preço (e não o valor médio móvel) nos pontos de sinal. Assim, o preço real negociado será, com grande probabilidade, não igual aos valores médios móveis correspondentes. Parte 2: Dados e metodologia Abaixo está uma tabela que resume os dados que usamos para esta tarefa: Nota sobre o software: o Microsoft Excel não conseguiu lidar com o número de observações que pudemos obter. Por conseguinte, era necessário usar um pacote de software diferente para fazer os cálculos ou escrever software nós mesmos. Nós decidimos que C era uma linguagem apropriada para usar. Nós escrevemos o código C para fazer as seguintes funções com os dados: 1. Limpe os dados, incluindo a filtragem de fins de semana, feriados e períodos obsoletos. 2. Destaque as médias móveis a longo e curto prazo especificadas. uma. Usou a série Fibonacci como ponto de partida para curto prazo e Longo prazo (primeiro 12 5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987 examinado. Resultados não diferentes de abaixo). B. Calcule todas as combinações de 10 incrementos de período até 1000. e. 10,50 230, 740 (tempo de execução de aproximadamente 30 minutos, 5050 combinações possíveis) 3. Calcule os pontos de cruzamento, 4. Identifique o cruzamento como Compra ou Venda 5. Calcule resultados: (com e sem derrapagem de 0.0003) e. Average winloss f. Períodos abaixo do investimento inicial g. Valor máximo do portfólio h. Valor mínimo do portfólio 6. Determine quais médias móveis usar em testes fora da amostra. 7. Execute a análise da amostra. 8. Compare na amostra sem amostra. Parte 3: Na análise dos resultados da amostra A tabela a seguir resume os resultados dos ensaios experimentais que foram conduzidos. As seguintes são três análises principais dos cálculos de amostra: a estratégia de cruzamento de média dupla pode fornecer lucros estáveis ​​quando não é assumida qualquer derrapagem. Além disso, não é preciso ser discernido ou seletivo na determinação dos parâmetros para as médias móveis de curto e longo prazos para serem bem-sucedidas. Quando o deslizamento é contabilizado nos cálculos de lucro, os resultados são muito diferentes da conclusão acima. De fato, mais de 65 das possíveis combinações de DMAC não são lucrativas, e existe um risco de queda considerável empregando uma estratégia cega de DMAC. Ao comparar a abordagem técnica versus valor na amostra, é claro que a abordagem técnica executa significativamente a abordagem do valor, como evidenciado pelo retorno total médio. Compare 4.0 (técnico) com 11.4 (valor). Um pouco interessante, os parâmetros médios móveis a curto e a longo prazo que criam os retornos mais lucrativos são muito mais agrupados na abordagem técnica do que a abordagem de valor. Isso sugere que a abordagem técnica pode ser retirada da amostra com mais facilidade. Parte 4: Seleção de parâmetros para análises fora de amostra Neste ponto, desenvolvemos uma metodologia de seleção para determinar qual o intervalo de parâmetros de STMA e LTMA que recomendamos para a análise de amostras. O processo segue: Calculou 4.950 combinações de carteiras STLT para as saídas listadas na Parte 3. Ordenadas por Rentabilidade Selecionadas aquelas com retornos gt10 Ordenadas pelo valor ST Valores ST mais rentáveis ​​agrupados entre 50-130 (Ver gráfico abaixo) Ordenar pelo valor LT (repetido Metodologia para ST no LT) Os valores LT mais lucrativos agrupados entre 740-810 (veja o gráfico abaixo) Se fosse necessário escolher uma combinação única de DMAC, recomendaríamos a 100 (ST), 770 (LT) como a combinação final Seleção Observe que isso não representou o melhor desempenho das combinações rentáveis ​​de 1746, em vez disso, representa um dos melhores candidatos com base nas distribuições descritas acima. Parte 5: Previsões fora de amostra A tabela abaixo resume os resultados de teste fora da amostra que foram realizados. A partir da análise fora da amostra, descobrimos que, utilizando um processo de seleção de parâmetros bem concebido, parece que realmente conseguimos selecionar combinações DMAC lucrativas. As combinações fora da amostra mostraram uma melhoria considerável em relação às combinações na amostra. Compare 89 rentabilidade (selecionada, fora da amostra) versus 35 (todas as combinações possíveis, na amostra). Além disso, compare 2,5 retorno médio (rastreado, fora da amostra) versus 4,0 retorno médio (todas as combinações possíveis, na amostra). Talvez, ainda mais importante, os resultados selecionados, fora da amostra, mostraram um desvio padrão muito menor e um risco negativo. Na verdade, o pior retorno entre os resultados fora da amostra foi um retorno de 2,7. Parte 6: Questões Potenciais Há partes de nossa análise que devem ser analisadas para determinar onde pode haver riscos subjacentes (ou seja, riscos) que podem não ser facilmente evidentes: 1) Os dados de dados limpos e impares são vitais para uma boa análise. Dada a confiabilidade na fonte dos dados, nos sentimos bastante confiantes de que os dados são realmente precisos no entanto, nossa análise apenas examinou uma moeda única por um período de 2 anos. Embora nossa abordagem tenha uma natureza puramente técnica, esse conjunto de dados único não justifica a generalização em outras moedas ou classes de ativos (por exemplo, futuros, ações). 2) Metodologia Existe uma linha fina entre boa otimização e mineração de dados. Ao examinar todas as combinações possíveis de DMAC com parâmetros STMA e LTMA entre 10 e 990, abrimos a tentação de mineração de dados para gerar resultados favoráveis, no entanto, empregando uma metodologia de seleção de parâmetros bem concebida, nos sentimos confiantes tomando a gama recomendada de Valores de parâmetros fora de amostra. Considerando que quase 90 das combinações DMAC selecionadas foram realmente lucrativas fora da amostra, é bastante improvável que possamos alcançar esses resultados através de uma mineração de dados ou uma metodologia de seleção de parâmetros otimizada demais. 3) Risco Além de ter uma visão bastante superficial do desvio padrão do retorno esperado e do retorno total mínimo, não realizamos uma avaliação completa dos riscos envolvidos. Os investidores também estariam interessados ​​em métricas, como redução máxima em qualquer período de tempo. (Esta informação também seria relevante para a estrutura de incentivos para os gestores de hedge funds). Em resumo, um exame mais aprofundado dos riscos deve ser explorado. Talvez essa análise possa produzir uma abordagem de filtro para comprar e vender sinais. Como resultado, não precisamos adotar uma estratégia sempre em (excluindo fins de semana). Parte 7: Onde é que vamos daqui É claro a partir de nossos resultados, tanto na análise de amostras quanto fora da amostra, que deve haver maneiras ainda mais inteligentes de capturar os lucros disponíveis com a estratégia comercial da DMAC. Capture mais lucros através de melhores estratégias de tempo. Podemos ver do gráfico DMAC (ver Seção 1) que grande parte do lucro potencial é perdido quando o sinal de negociação é fornecido. Isso ocorre porque a média móvel é um indicador de atraso de tendência, que reflete apenas a ação do preço passado. Como mostramos em nossa análise e resultados, a maior parte do potencial de lucro é perdida nesse ponto para os custos de negociação (ou seja, os bancos obtêm no mercado de câmbio). Para capturar mais lucros disponíveis, recomendamos investigar as seguintes ideias e estratégias. Price vs. SMA Crossover Strategy. Recomendamos explorar uma análise de um crossover de preço vs. SMA. Desta forma, um dos atrasos médios móveis é removido da análise. Com efeito, isso torna os sinais Buysell mais oportunos na natureza. Os problemas potenciais com esta estratégia incluem: Aumento de transações e, portanto, custos. Ação sobre sinais ruins (ou seja, mais whipsaws). A pesquisa de análise técnica tende a sugerir que as estratégias de negociação da DMAC superam as estratégias de negociação da SMA. Tendências do modelo versus períodos de negociação. Existem ciclos nos dados que mostram períodos de tempo em que os preços têm variações muito pequenas em torno de um preço similar ou, em outras palavras, estão em um período de negociação. Além disso, há períodos em que os preços estão fazendo movimentos fundamentais de um alcance para outro, ou períodos de tendência. Investigar diferentes regras de negociação no software que ajudaria a identificar quando esses períodos começam e finalizam poderiam ser muito poderosos. Entre as abordagens possíveis, estão os indicadores técnicos tradicionais, como ADX (DI e DI), osciladores para períodos de negociação (ou seja, RSI, CCI). Alternativamente, abordagens estatísticas mais avançadas, como os modelos escondidos de Markov, poderiam ser examinadas. Regras de negociação adicionais: Análise de mudança de inclinação. É possível que uma análise da direção da inclinação possa ser útil para capturar alguns dos lucros perdidos. Nesse cenário, a direção absoluta da inclinação poderia determinar a decisão comercial juntamente com a análise relativa da inclinação da média móvel dupla. Embora este tipo de análise também esteja atrasado e limite uma estratégia de impulso, pode haver algum valor para a investigação de se o modelo pode se tornar mais robusto através da inclusão. Regras de negociação adicionais: desvio padrão do LTMA. Nesta estratégia, uma decisão de saída pode ser feita quando o preço atual se move maior do que um desvio padrão prescrito para longe da média móvel de longo prazo. Este tipo de regra de negociação pode ajudar a capturar os lucros que, de outra forma, seriam perdidos quando um ponto voltar (ou voltar) antes que as médias móveis cruzassem novamente. Os riscos potenciais desta estratégia incluem: Não permite montar a onda de lucro induzindo saídas iniciais de negociações de lucro. Aumento de custos de negociação Seleção de Classes de Ativos (Moedas, Títulos e Futuros) Em nossa análise, utilizamos dados que nos foram fornecidos por Professor Campbell Harvey. É razoável supor que é possível passar por uma análise para selecionar moedas e títulos mais lucrativos. Alguns métodos possíveis para a seleção incluem Várias telas de atributos de grupos de títulos e moedas, incluindo telas univariadas e bivariadas, podendo produzir resultados mais lucrativos. Regressões preditivas dos atributos desejáveis, incluindo liquidez e volatilidade, etc. para moedas, títulos e futuros. Análise de eventos catastróficos Na sequência de múltiplos eventos principais ou catastróficos nos últimos 3 anos, incluindo: agosto de 1998 (padrão do russo) março de 2000 (queda no mercado de ações dos EUA) 11 de setembro de 2000 (Ataque terrorista). Embora tenhamos incluído dois desses três eventos em nossos dados, ainda sentimos que uma análise deve ser feita para planejar esses eventos (ou seja, estratégias de saída) e seu impacto em nossas posições. Médias móveis: estratégias por Casey Murphy. Senior Analyst ChartAdvisor Diferentes investidores usam médias móveis por diferentes motivos. Alguns os usam como sua principal ferramenta analítica, enquanto outros simplesmente os usam como um construtor de confiança para respaldar suas decisões de investimento. Nesta seção, bem apresentar alguns tipos diferentes de estratégias - incorporá-los ao seu estilo comercial é até você Crossovers Um crossover é o tipo mais básico de sinal e é favorecido entre muitos comerciantes porque remove toda a emoção. O tipo mais básico de crossover é quando o preço de um activo se move de um lado de uma média móvel e fecha-se sobre o outro. Os cruzadores de preços usam cruzamentos de preços para identificar mudanças no impulso e podem ser usados ​​como uma estratégia básica de entrada ou saída. Como você pode ver na Figura 1, uma cruz abaixo de uma média móvel pode sinalizar o início de uma tendência de baixa e provavelmente seria usada pelos comerciantes como um sinal para fechar quaisquer posições longas existentes. Por outro lado, um fechamento acima de uma média móvel abaixo pode sugerir o início de uma nova tendência de alta. O segundo tipo de crossover ocorre quando uma média de curto prazo atravessa uma média de longo prazo. Esse sinal é usado pelos comerciantes para identificar que o momento está mudando em uma direção e que um movimento forte provavelmente se aproxima. Um sinal de compra é gerado quando a média de curto prazo cruza acima da média de longo prazo, enquanto um sinal de venda é desencadeado por um cruzamento médio de curto prazo abaixo de uma média de longo prazo. Como você pode ver no gráfico abaixo, esse sinal é muito objetivo, e é por isso que é tão popular. Crossover triplo e a faixa média móvel As médias móveis adicionais podem ser adicionadas ao gráfico para aumentar a validade do sinal. Muitos comerciantes colocam as médias móveis de cinco, 10 e 20 dias em um gráfico e esperam até que a média de cinco dias atravesse os outros, este geralmente é o sinal de compra primário. Esperar a média de 10 dias para atravessar acima da média de 20 dias é freqüentemente usada como confirmação, uma tática que muitas vezes reduz o número de sinais falsos. Aumentar o número de médias móveis, como visto no método do cruzamento triplo, é uma das melhores maneiras de avaliar a força de uma tendência e a probabilidade de a tendência continuar. Isso levanta a questão: o que aconteceria se você continuasse adicionando médias móveis. Algumas pessoas argumentam que se uma média móvel é útil, então 10 ou mais devem ser ainda melhores. Isso nos leva a uma técnica conhecida como fita média móvel. Como você pode ver no gráfico abaixo, muitas médias móveis são colocadas no mesmo gráfico e são usadas para avaliar a força da tendência atual. Quando todas as médias móveis se movem na mesma direção, a tendência é dita ser forte. As reversões são confirmadas quando as médias atravessam e se dirigem na direção oposta. A capacidade de resposta às condições de mudança é explicada pelo número de períodos de tempo usados ​​nas médias móveis. Quanto mais curtos os períodos de tempo utilizados nos cálculos, mais sensíveis a média são as ligeiras mudanças de preços. Uma das fitas mais comuns começa com uma média móvel de 50 dias e adiciona médias em incrementos de 10 dias até a média final de 200. Esse tipo de média é bom na identificação de atrasos de tendências a longo prazo. Filtros Um filtro é qualquer técnica utilizada na análise técnica para aumentar a confiança de um determinado comércio. Por exemplo, muitos investidores podem optar por esperar até que uma segurança cruza acima de uma média móvel e é pelo menos 10 acima da média antes de fazer um pedido. Esta é uma tentativa de garantir que o crossover seja válido e reduzir o número de sinais falsos. A desvantagem sobre confiar em filtros demais é que algum ganho é desistido e isso pode levar a sentir que você perdeu o barco. Esses sentimentos negativos diminuirão ao longo do tempo, pois você ajusta constantemente os critérios usados ​​para o seu filtro. Não há regras estabelecidas ou coisas a serem observadas ao filtrar é simplesmente uma ferramenta adicional que lhe permitirá investir com confiança. Envelope médio móvel Outra estratégia que incorpora o uso de médias móveis é conhecida como envelope. Esta estratégia envolve o planejamento de duas bandas em torno de uma média móvel, escalonada por uma porcentagem específica. Por exemplo, no quadro abaixo, um envelope 5 é colocado em torno de uma média móvel de 25 dias. Os comerciantes vão assistir essas bandas para ver se eles atuam como áreas fortes de suporte ou resistência. Observe como o movimento muitas vezes inverte a direção depois de se aproximar de um dos níveis. Um movimento de preço para além da banda pode sinalizar um período de exaustão, e os comerciantes irão procurar uma reversão em direção à média do centro.