Simple moving average forecast

Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você over-estimate yourself E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados ​​e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre o seu smarts Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudir a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Somente Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciada chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas passadas Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma média de dois meses de previsão média móvel. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função de média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Contador 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Média Móvel Simples - SMA. A média móvel simples é personalizável em que ele pode ser calculado para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da segurança para um número De períodos de tempo e, em seguida, dividindo este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preço de um título. Média móvel, isto significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que o A média móvel mais curta é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico. As médias de movimento são uma importante ferramenta analítica Usado para identificar as tendências de preços atuais e o potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa Outro analítico popular, É comparar um par de médias móveis simples com cada um cobrindo frames diferentes do tempo Se uma média movente simples a curto prazo estiver acima de uma média a mais longo prazo, uma tendência ascendente é esperada Por outro lado, uma média a longo prazo acima de um tempo mais curto - term médio sinais de um movimento descendente na tendência. Popular Trading Patterns. Two padrões de negociação popular que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro A dea A cruz de ouro ocorre quando a média móvel de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, que as perdas adicionais estão na loja A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de um movimento de longo prazo Média Reforçada por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão na loja. Movendo média e modelos de suavização exponencial. Como um primeiro passo para ir além de modelos de média, modelos de tendência linear, padrões não tendenciais e tendências podem ser extrapolados usando Um modelo de média móvel ou suavização A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é estacionária localmente com uma média variando lentamente. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a média Previsão para o futuro próximo Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o modelo aleatório-andar-sem-deriva A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar Uma tendência local Uma média móvel é muitas vezes chamado uma versão suavizada da série original, porque a média de curto prazo tem o efeito de alisar os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização da largura da média móvel, podemos esperar para Greve algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O modelo mais simples de média é a média móvel simples ponderada. A previsão para o valor de Y no tempo t 1 que é feita no tempo t é igual A média simples das observações m mais recentes. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior possível mais precoce por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, de fato, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de uma forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, eo segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isto não é suposto ser óbvio, mas pode facilmente ser mostrado avaliando uma série infinita Por isso, a média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente --e é ligeiramente mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6-termo. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante à série aqui analisada, o coeficiente MA 1 estimado será 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a suposição de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para fazer isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação logarítmica natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é geralmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em vários Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: Se S denotar a série suavizada individualmente obtida aplicando a suavização exponencial simples à série Y Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples suavização exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo de Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se ajustarmos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está prevendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples Suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos ARIMA das notas Voltar ao topo da página.

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Dados médios móveis

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos reais de dados. Médias móveis Uma média móvel é um dos indicadores de análise técnica mais flexíveis e mais utilizados. É altamente popular entre os comerciantes, principalmente devido à sua simplicidade. Ele funciona melhor em um ambiente de tendências. Introdução Nas estatísticas, uma média móvel é simplesmente uma média de um determinado conjunto de dados. No caso de análise técnica, esses dados são na maioria dos casos representados pelos preços de fechamento dos estoques para os dias específicos. No entanto, alguns comerciantes também usam médias separadas para mínimos e máximos diários ou mesmo uma média de valores de ponto médio (que eles calculam ao resumir diariamente o mínimo e o máximo e dividindo por ele dois). No entanto, você pode construir uma média móvel também em um período de tempo mais curto, por exemplo, usando dados diários ou de minutos. Por exemplo, se você quiser fazer uma média móvel de 10 dias, basta adicionar todos os preços de fechamento durante os últimos 10 dias e dividi-lo por 10 (neste caso, é uma média móvel simples). No dia seguinte, fazemos o mesmo, exceto que voltemos os preços nos últimos 10 dias, o que significa que o preço que foi o último em nosso cálculo para o dia anterior não está mais incluído na média de hoje - é substituído por ontem preço. A mudança de dados dessa maneira com cada novo dia de negociação, daí o termo média móvel. O propósito e uso das médias móveis na análise técnica A média móvel é um indicador de tendência. O objetivo é detectar o início de uma tendência, seguir seu progresso, bem como relatar sua reversão se ocorrer. Ao contrário do gráfico, as médias móveis não prevêem o início ou o fim de uma tendência. Eles só confirmam isso, mas apenas algum tempo após a reversão real ocorrer. Isso decorre de sua própria construção, pois esses indicadores são baseados exclusivamente em dados históricos. Os dias menos que uma média móvel contém, mais cedo pode detectar uma inversão de tendências. É devido à quantidade de dados históricos, que influenciam fortemente a média. Uma média móvel de 20 dias gera o sinal de uma reversão de tendência mais cedo do que a média de 50 dias. No entanto, também é verdade que quanto menos dias usamos na computação de médias móveis, mais sinais falsos recebemos. Assim, a maioria dos comerciantes usa uma combinação de várias médias móveis, que devem produzir um sinal ao mesmo tempo, antes que um comerciante abra sua posição no mercado. No entanto, uma média móvel atrasada atrás da tendência não pode ser completamente eliminada. Sinais de negociação Qualquer tipo de média móvel pode ser usado para gerar sinais de compra ou venda e esse processo é muito simples. O software de gráficos traça a média móvel como uma linha diretamente no gráfico de preços. Os sinais são gerados em locais onde os preços cruzam essas linhas. Quando o preço cruza acima da linha média móvel, isso implica o início de uma nova tendência ascendente e, portanto, significa um sinal de compra. Por outro lado, se o preço cruza sob a linha média móvel e o mercado também encerra nesta área, ele sinaliza o início de uma tendência descendente e, portanto, constitui um sinal de venda. Usando médias múltiplas Também podemos optar por usar movimentos múltiplos Médias simultâneas, para eliminar o ruído dos preços e especialmente os sinais falsos (whipsaws), que o uso de uma única média móvel gera. Ao usar múltiplas médias, um sinal de compra ocorre quando a menor das médias cruza acima da média mais longa, e. A média média de 50 dias ultrapassa a média de 200 dias. Por outro lado, um sinal de venda neste caso é gerado quando a média de 50 dias cruza sob a média de 200. Da mesma forma, também podemos usar uma combinação de três médias, e. Uma média de 5 dias, 10 dias e 20 dias. Neste caso, uma tendência ascendente é indicada se a linha média de 5 dias estiver acima da média móvel de 10 dias, enquanto a média de 10 dias ainda está acima da média de 20 dias. Qualquer cruzamento de médias móveis que leva a essa situação é considerado um sinal de compra. Por outro lado, a tendência descendente é indicada pela situação quando a linha média de 5 dias é menor que a média de 10 dias, enquanto a média de 10 dias é menor do que a média de 20 dias. Usando três médias móveis simultaneamente, limita a quantidade de falso Sinais gerados pelo sistema, mas também limita o potencial de lucro, pois esse sistema gera um sinal de negociação somente após a tendência estar firmemente estabelecida no mercado. O sinal de entrada pode ser gerado apenas um curto período de tempo antes da inversão das tendências. Os intervalos de tempo utilizados pelos comerciantes para calcular as médias móveis são bastante diferentes. Por exemplo, os números Fibonacci são muito populares, como o uso de médias de 5 dias, 21 dias e 89 dias. No mercado de futuros, a combinação de 4-, 9 e 18 dias também é muito popular. Prós e contras A razão pela qual as médias móveis foram tão populares é que elas refletem várias regras básicas de negociação. O uso de médias móveis ajuda você a cortar suas perdas enquanto deixa seus lucros funcionarem. Ao usar médias móveis para gerar sinais de negociação, você sempre troca na direção da tendência do mercado, não contra ela. Além disso, em oposição à análise de padrões de gráfico ou outras técnicas altamente subjetivas, as médias móveis podem ser usadas para gerar sinais de negociação de acordo com regras claras - eliminando assim a subjetividade das decisões comerciais, o que pode ajudar a psique dos comerciantes. No entanto, uma grande desvantagem das médias móveis é que elas funcionam bem apenas quando o mercado está a tendência. Por isso, em períodos de mercados agitados quando os preços flutuam em uma faixa de preço particular, eles não funcionam de forma alguma. Esse período pode facilmente durar mais de um terço do tempo, portanto, confiar em médias móveis sozinho é muito arriscado. Alguns comerciantes, por isso, recomendam combinar médias móveis com um indicador que mede a força de uma tendência, como ADX ou usar médias móveis apenas como um indicador de confirmação para seu sistema comercial. Tipos de médias móveis Os tipos de médias móveis mais utilizados são a média móvel simples (SMA) e a média móvel ponderada exponencialmente (EMA, EWMA). Este tipo de média móvel também é conhecido como média aritmética e representa o tipo de média móvel mais comum e mais comum. Calculamos isso resumindo todos os preços de fechamento de um determinado período, que posteriormente dividimos pelo número de dias no período. No entanto, dois problemas estão associados a este tipo de média: leva em conta apenas os dados incluídos no período selecionado (por exemplo, uma média móvel simples de 10 dias leva em consideração apenas os dados dos últimos 10 dias e simplesmente ignora todos os outros dados Antes deste período). Também é muitas vezes criticado pela alocação de pesos iguais a todos os dados no conjunto de dados (ou seja, em uma média móvel de 10 dias, um preço de 10 dias atrás tem o mesmo peso que o preço de ontem - 10). Muitos comerciantes argumentam que os dados dos últimos dias deveriam ter mais peso do que os dados mais antigos - o que resultaria na redução do atraso das médias na tendência. Esse tipo de média móvel resolve ambos os problemas associados a médias móveis simples. Em primeiro lugar, aloca mais peso em sua computação para dados recentes. Também reflete, em certa medida, todos os dados históricos para o instrumento específico. Esse tipo de média é denominado de acordo com o fato de que os pesos dos dados para o passado diminuem exponencialmente. A inclinação desta diminuição pode ser ajustada às necessidades do comerciante. Médias migratórias - Médias móveis simples e exponentes - Introdução simples e exponencial As médias móveis suavizam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definem a direção atual com um atraso. As médias móveis são desactualizadas porque se baseiam em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a melhorar a ação do preço e a eliminar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands. MACD e o McClellan Oscillator. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Aqui é um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo da média móvel simples Uma média móvel simples é formada calculando o preço médio de uma garantia em um período específico de períodos. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias de preços de fechamento dividida por cinco. Como o próprio nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados estão disponíveis. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel diminui o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua diminuindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 durante um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor médio móvel está abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia 1 é igual a 13 e o último preço é 15. Os preços nos quatro dias anteriores foram menores e isso faz com que a média móvel atinja. Cálculo médio exponencial da movimentação As médias móveis exponentes reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Existem três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar, de modo que uma média móvel simples é usada como EMA do período anterior em o primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcule o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 para o preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de 18.18 EMA. Uma EMA de 20 períodos aplica uma pesagem de 9,52 ao preço mais recente (2 (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é maior do que a ponderação para o período de tempo mais longo. Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o tempo médio móvel dobra. Se você quiser uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar essa fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: abaixo é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um 10- Média móvel exponencial do dia para a Intel. As médias móveis simples são diretas e requerem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move à medida que novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples (22.22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico devido ao curto período de visualização. Esta planilha apenas remonta a 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts remonta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos, de modo que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo foram totalmente dissipados. O Factor de Lag. Quanto maior a média móvel, mais o atraso. Uma média móvel exponencial de 10 dias irá reduzir os preços de forma bastante próxima e virar-se pouco depois que os preços se transformarem. As médias de curto movimento são como barcos de velocidade - ágeis e rápidos de mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o retardam. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - letárgicos e lentos para mudar. É necessário um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de curso. O gráfico acima mostra o ETF SampP 500 com um EMA de 10 dias seguindo os preços e uma moagem de SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, o SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 a 100 dias quando se trata do fator de atraso. Médias móveis simples e exponentes Mesmo que existam diferenças claras entre as médias móveis simples e as médias móveis exponenciais, uma não é necessariamente melhor do que a outra. As médias móveis exponentes têm menos atraso e, portanto, são mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponentes virarão antes das médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços durante todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. A preferência média móvel depende dos objetivos, do estilo analítico e do horizonte temporal. Os cartistas devem experimentar com os dois tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com o SMA de 50 dias em vermelho e a EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais acentuado do que o declínio no SMA. O EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou abaixo até o final de março. Observe que o SMA apareceu mais de um mês após o EMA. Comprimentos e prazos O comprimento da média móvel depende dos objetivos analíticos. As médias de curto movimento (5-20 períodos) são mais adequadas para tendências e negociações de curto prazo. Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo optaram por médias móveis mais longas que poderiam prolongar 20-60 períodos. Os investidores de longo prazo preferirão as médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos médios móveis são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos cartéescos usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias em conjunto. A curto prazo, uma média móvel de 10 dias era bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação da tendência Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Conforme mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Estes exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel aplica-se a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel ascendente mostra que os preços geralmente aumentam. Uma média decrescente indica que os preços, em média, estão caindo. Uma média móvel crescente a longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo. Uma média móvel decrescente a longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias desistiu em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que demorou 15 para reverter a direção dessa média móvel. Esses indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou após ocorrerem (na pior das hipóteses). O MMM continuou abaixo em março de 2009 e passou de 40 a 50. Observe que o EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que fez, no entanto, MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses. As médias móveis funcionam de forma brilhante em fortes tendências. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Tal como acontece com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilize um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema que usa SMA de 50 dias e SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um cruzamento de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz dourada. Um cruzamento de baixa ocorre quando a média móvel mais curta passa abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os fluxos médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos médios móveis, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de cruzamento médio móvel produzirá muitos whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis. Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de cruzamento triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. O uso de um crossover médio móvel resultaria em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de outubro (1), mas isso não durou tanto quanto os 10 dias se movimentaram atrás em meados de novembro (2). Esta cruz durou mais tempo, mas o próximo cruzamento de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços finais de novembro, resultando em outro whipsaw. Esta cruz descendente não durou tanto quanto a EMA de 10 dias voltou atrás dos 50 dias alguns dias depois (4). Depois de três sinais negativos, o quarto sinal anunciou um forte movimento, já que o estoque avançou acima de 20. Há duas coisas para levar aqui. Primeiro, os cruzamentos são propensos a whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de atuar ou exigir que a EMA de 10 dias se mova acima da EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha que representa a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. O MACD fica positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta. O Percentage Price Oscillator (PPO) pode ser usado da mesma maneira para mostrar diferenças percentuais. Note-se que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não combinam com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50.200,1). Havia quatro passagens médias móveis ao longo de um período de 2 12 anos. Os três primeiros resultaram em chicotes ou malfeitos. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como a ORCL avançou até meados dos anos 20. Mais uma vez, os cruzamentos médios móveis funcionam bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preços As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os cruzamentos de preços podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um seria procurar cruzes de preços otimistas somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociado em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartists só se concentrarão em sinais quando o preço se mova acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas esses cruzamentos mais baixos seriam ignorados porque a maior tendência é maior. Uma cruz grosseira simplesmente sugeriria uma retração dentro de uma maior tendência de alta. Uma cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma recuperação dos preços e a continuação da maior tendência de alta. O próximo gráfico mostra Emerson Electric (EMR) com EMA de 50 dias e EMA de 200 dias. O estoque moveu-se acima e manteve-se acima da média móvel de 200 dias em agosto. Havia mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços rapidamente se movimentaram atrás do EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. A EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima da EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo da EMA de 50 dias. Suporte e resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. De fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizada. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias forneceram várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência invertida com uma quebra de suporte de topo duplo, a média móvel de 200 dias atuou como resistência em torno de 9500. Não espere um suporte exato e níveis de resistência a partir de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superar. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias em movimento são indicadores de tendência, ou atraso, indicadores que sempre estarão um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim. Afinal, a tendência é sua amiga e é melhor negociar na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante esteja em linha com a tendência atual. Embora a tendência seja sua amiga, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo nas gamas de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis o manterão, mas também darão sinais tardios. Don039t espera vender no topo e comprar no fundo usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser usadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando médias móveis para gráficos de ações A média móvel está disponível como um recurso de sobreposição de preços no banco de trabalho SharpCharts. Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para Open, H para High, L para Low e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para mudar as médias móveis para o lado esquerdo (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos esquerdos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos certos. Várias médias móveis podem ser sobrepostas ao gráfico de preços, simplesmente adicionando outra linha de sobreposição ao banco de trabalho. Os membros do StockCharts podem alterar as cores e o estilo para diferenciar entre médias móveis múltiplas. Depois de selecionar um indicador, abra Opções avançadas clicando no pequeno triângulo verde. Opções avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para obter um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias em Movimento com Análises de StockCharts Aqui estão algumas varreduras de amostra que os membros do StockCharts podem usar para escanear várias situações de média móvel: Cruzada média movimentada de Bullish: Esta varredura procura ações com uma média móvel crescente de 150 dias e uma cruz de alta dos 5 EMA EMA e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está aumentando, desde que esteja negociando acima do nível cinco dias atrás. Uma cruz de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias no volume acima da média. Croácia média baixa de Bearish: esta pesquisa procura ações com uma média móvel decrescente de 150 dias e uma cruz descendente da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto estiver negociando abaixo do nível cinco dias atrás. Uma cruz descendente ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias no volume acima da média. Estudo adicional O livro de John Murphy039 tem um capítulo dedicado às médias móveis e seus vários usos. Murphy cobre os prós e contras das médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com bandas Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John Murphy

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Não arrisque nenhum dinheiro que você não pode perder. Este documento não leva em consideração suas próprias circunstâncias financeiras e pessoais individuais. Destina-se apenas para fins educacionais e NÃO como conselho de investimento individual. Não atue sobre isso sem o conselho de seu profissional de investimento, que verificará o que é adequado para as suas necessidades particulares. A falta de busca de conselhos profissionais detalhados e personalizados antes de atuar pode levar você a agir de forma contrária ao seu melhor interesse. O amplificador pode levar a perdas de capital. A REGRA 4.41 RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TEM CERTAS LIMITAÇÕES. NÃO GOSTO DE UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A falta de LIQUIDEZ. 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Uma correlação de -1 ou -100 significa que dois pares de moedas se moverão na direção oposta 100 do tempo. Uma correlação de 0 significa que nenhuma relação entre pares de moeda existe. Entre -100 e 100 são diferentes graus de relação correlacionada: se a correlação é alta (acima de 70) e positiva, as moedas movem-se em conjunto. Se a correlação for alta (acima de 70) e negativa, as moedas movem-se em direções opostas. Se a correlação for baixa (abaixo de 60), as moedas não se movem da mesma maneira. Onde pode encontrar informações sobre correlações monetárias atuais Existem alguns sites por aí que acompanham as correlações cambiais entre diferentes pares em diferentes prazos (e períodos) e os apresentam em uma tabela fácil de ler. Exibe 4 tabelas de correlação (cada uma trabalhando em um período de tempo separado: 5min, por hora, diariamente, semanalmente) para 8 pares (escolha entre 38 pares), customizável até 200 períodos. Mover o cursor do mouse sobre qualquer célula dentro da tabela produz um pequeno gráfico de correlação de dois pares ao longo do período selecionado. Compara o par selecionado com outros 29 pares de uma só vez em um dos 5 cronogramas selecionados (5, 15, 30, por hora, 5 horas, diariamente) e um dos 6 períodos selecionados (10,25,50,100,200,300), classificando os pares de maior para Menor correlação. Também exibe dois gráficos de pares correlacionados para o selecionado, para que você possa ver com seus próprios olhos como os três gráficos parecem semelhantes. Se você comparar os dois sites em um período e período de tempo comuns, como o período diário 200, você pode ver diferenças notáveis ​​na forma como os dois sites exibem correlação entre pares. Por exemplo, em 24 de agosto de 2017, comparei a correlação do Daily 200 para EURUSD e AUDUSD, e houve uma diferença impressionante entre os dois sites: 29.9 para ForexTicket, em comparação com uma correlação muito maior de 47.7 de Forexpros. Talvez estejam usando diferentes fórmulas de correlação nos bastidores, o que torna difícil para o usuário final determinar o mais preciso. Forexticket. us fornece correlações para até 37 símbolos em escalas de tempo de 5min, horária, diária e semanal com período de duração até 200. Abaixo está uma captura de tela das correlações horárias e diárias em pares líderes, usando 50 períodos para cada e tomadas em março 7, 2017: O que é um exemplo do par mais correto positivo positivo EURUSD e GBPUSD. Não importa o horizonte que um horizonte olhe, esses dois pares parecem se juntar no quadril. Eles geralmente exibem uma correlação positiva muito forte de 80 ou melhor, o que significa que, quando as tendências do EURUSD se levantarem ou diminuírem, também o GBPUSD 80-90 do tempo, com desvios apenas ocorrendo 10-20 do tempo. Nota: Sempre há exceções a correlações históricas e desvios repentinos em movimento por uma série de razões econômicas políticas. Por exemplo, observando o gráfico de correlação acima em 7 de março de 2017, parece que a correlação entre a UE e a GU enfraqueceu em 30. Mas uma imagem longa tendem a se mover juntas. Confira a semelhança em movimento entre os dois pares nos últimos três anos, desde 2009: Razões para uma forte correlação entre EURUSD e GBPUSD: A moeda que funciona como o dinheiro é a mesma (USD). (Nota: a primeira moeda em pares de moedas é conhecida como a moeda de commodities ou moeda e a segunda como base ou dinheiro. Quando você compra EURUSD, você paga para comprar). Uma vez que ambas as moedas compartilham USD como moeda monetária, ambas são fortemente afetadas pela força do dólar e da economia dos EUA. Quando os números de desemprego são maiores do que o previsto, isso é negativo para o dólar americano, o que significa que o EURUSD aumentará (dólar mais fraco, Euro mais forte) e também o GBPUSD (dólar mais fraco, Pound mais forte). A mercadoria de ambos os pares está relacionada a duas grandes economias europeias, a zona do euro e o Reino Unido, cada uma conectada entre si de forma geográfica e econômica. Eles são apenas separados por uma tira de água e são o parceiro comercial mais próximo e maior do mundo. Curiosamente, existem muitos pares que se movem na mesma direção que o EURUSD e o GBPUSD. EURUSD, GBPUSD, AUDUSD, NZDUSD, EURJPY, AUDJPY e NZDJPY geralmente se movem na mesma direção geral. No entanto, a amplitude e o padrão que eles fazem enquanto se movem na mesma direção podem ser um pouco diferentes. Aqui estão todos os pares acima lado a lado de 2006-2018, cobrindo três movimentos direcionais, um aumento constante (06-08) uma queda súbita (segunda metade de 08) e forte recuperação (09): Observe que em todos os três Movimentos descendentes durante esse período de 4 anos, todos os pares compartilhavam a mesma direção, embora com diferentes amplitudes. O EURJPY aumentou o mais alto desde 2006-2008, o GBPJPY caiu mais difícil no segundo semestre de 2008, e o AUDUSD e o NZDUSD fizeram a melhor recuperação em 2009. O que é um exemplo do par mais forte e correlacionado negativamente EURUSD e USDCHF. Esses pares tendem a se mover em direções contrárias ao espelho. Enquanto os dois pares estão moderadamente correlacionados no horizonte semanal, eles são fortemente correlacionados a -96,9 no diário e -97,7 no horário. Isto significa que, quando as tendências do EURUSD se elevarem, as tendências do USDCHF diminuem e as tendências do USDCHF, as tendências do EURUSD diminuem. Confira a relação do espelho entre os dois pares durante o período acima (06-08, baixo (segundo semestre 08), acima (09-10) entre 2006-2017: observe o movimento do espelho nos dois pares, quando quando eleva o outro Descida, quando se cai, o outro sobe. Razões para uma forte correlação negativa entre EURUSD e USDCHF: USD é a moeda base de EURUSD, enquanto é a moeda de cotação do USDCHF. Eles compartilham um componente USD, apenas lançado. O que isso significa Significa que quando há um pânico econômico mundial, como ocorreu em 2008, as massas vão buscar refúgio no estado seguro do dólar americano e vai ficar mais forte onde quer que esteja no par. O dólar mais forte tira EURUSD (Euro fraco, Dólar forte) enquanto eleva o USDCHF (Dólar forte, Euro fraco). Fora do comum do dólar, o euro e o Franco suiço compartilham uma forte relação geográfica e econômica. Ambos são parceiros comerciais do tipo 8217 e é Nenhum interesse financeiro para dev. De paridade de preços. Na verdade, o Banco Central Suíço é conhecido por intervir quando o seu Franco Suíço se fortaleceu demais em relação ao Euro. A última grande intervenção foi quando o franco suiço se fortaleceu demais em relação ao euro e sua crise da dívida soberana de 2018-2017, e o Banco Central Suíço disse basicamente que não permitirá que o EURCHF caia abaixo de 1.1000. Curiosamente, há muitos pares que se movem na mesma direção que o USDCHF, particularmente quando eles possuem USD como a primeira moeda citada. USDCHF, USDJPY, USDCAD, USDNOK, USDSEK, USDDKK, USDSGD, todos movem-se na mesma direção geral, embora com diferentes amplitudes. Aqui estão todos os pares acima lado a lado de 2006-2018, cobrindo três movimentos direcionais, um aumento constante (06-08), uma queda repentina (segunda metade de 08) e uma forte recuperação (09): Observe como todos esses pares se movem Lockstep de 2006-2008 até a crise de 2008 se desenrola, e então o dólar explode em força, enviando todos os pares para cima com diferentes graus de força. USDCAD, USDSEK e USDNOK aumentaram 30 ou mais, enquanto USDCHF, USDDKK e USDSDG aumentaram apenas metade, o que me leva a acreditar que o lado da cotação básica desses pares está em uma saúde financeira muito mais forte diante da crise financeira. Visivelmente ausente do movimento ascendente de 2008 foi o USDJPY, que teoricamente deveria se mexer em conjunto com todos os pares cotados em USD, exceto pelo fato de o Japão ser uma grande potência industrial por seu próprio direito e que já sofreu com uma bolha de ativos de 1986-1991 (17 anos antes do nosso em 2008), cujo colapso durou cerca de duas décadas. A deflação de bolhas prolongada do Japão8217s significava que era mais imune à instabilidade financeira de 2008 e, de fato, o USDJPY caiu mais baixo de 2008 até agora (o dólar mais fraco, o ienes mais forte), não porque não tivesse problemas de dívida próprios (em Fato, tem um dos maiores), mas porque tem suportado o seu endividamento durante tanto tempo, enquanto a Europa e os Estados Unidos tiveram seus problemas de dívida incapacitantes sobre eles relativamente recentemente e houve um maior medo de que algumas de suas nações e estados pudessem Fivela e falha. Dicas e estratégias para fazer uso de informações de correlação 1. Para testar estratégias Uma das melhores maneiras de testar uma estratégia de robustez é ver se seus resultados testados de volta e para frente podem ser duplicados em pares correlacionados. Muitas vezes, surge uma idéia de uma estratégia, como a codificação do indicador super-cool8221 em uma EA, e depois de colocar o suor e o trabalho duro de criar essa EA, começamos a otimizar os parâmetros do indicador8217s em 2-3 anos De dados históricos, geralmente começando com um par de baixo spread como o EURUSD. Para o nosso alívio, a EA produz um bom teste de volta para este par, gerando 1500 pips de ano de pera com menos de 20 rebentos. A maioria das pessoas neste momento ficaria com overexcited e comichão para negociar sua EA recentemente minted. Mas espere. Antes de perder tempo ou dinheiro com pressa para negociar essa nova EA em uma demo ou real, seria muito mais esperto garantir que não nos enganemos, pois o maior auto-engano que acontece na otimização é excesso, Otimização ou ajuste de curva, que é basicamente ajustando sua estratégia ao período histórico sob teste. Uma maneira de descobrir se seus parâmetros otimizados são mais verdadeiros para os mercados é backtest esses parâmetros em diferentes períodos históricos do mesmo par e os mesmos e diferentes períodos históricos de pares correlacionados. Por exemplo, se você descobriu que sua EA tem promissores testes de volta no EURUSD nos últimos dois anos a partir de 2018-2017, tente fazer o teste da mesma EA nos anos de 2008-2018 e em pares correlacionados como GBPUSD e AUDUSD e USDCHF em Todos os quatro anos. Noventa por cento do tempo, sua EA recém-cunhada simplesmente não funcionará fora de anos e pares e você deve enfrentar o fato de que você pode ter sobre otimizado seu EA para um par nos últimos dois anos. No entanto, às vezes você pode obter o verdadeiro momento Eureka quando sua EA realmente funciona razoavelmente bem em diferentes períodos históricos e pares. Quando isso acontece, você pode definir o EA em demo e contas reais com muito mais confiança. 2. Evite a exposição excessiva ou o risco de dobrar. Pode haver momentos em que você descobriu ou criou estratégias incríveis que retornam teste bem nas quatro moedas (EURUSD, GBPUSD, AUDUSD, USDCHF). Você pode ser tentado a negociar todas as suas novas estratégias encontradas pensando que, porque são trabalhadas em diferentes pares de moedas, você está diversificado. Você sabe que você deve usar a alavancagem 2: 1 em qualquer momento, mas porque você acha que está diversificado, você está disposto a permitir a alavancagem 2: 1 por par de estratégias, o que significa quadruplicar sua posição, uma vez que os quatro pares estão fortemente correlacionados . Não há nada de errado em fazer isso, se você tiver uma confiança incrível no desempenho de cada estratégia e na possibilidade de sobreviver a uma redução agregada. Com a retirada agregada, você adiciona o máximo tiragem dos quatro pares. Devido à forte correlação entre os quatro, você está basicamente ampliando seu draw down por um fator de 4 no futuro. Posso dizer-lhe com muita experiência que, se você estiver criando estratégias baseadas em tendências em pares diferentes, eles terão seu draw down em aproximadamente o mesmo tempo, geralmente durante um mercado prolongado e volátil (a perda de todas as estratégias de tendências). Se você adicionar as quatro vantagens e achar que algum dia você pode enfrentar uma redução de 50, melhor reduzir sua alavancagem por par em 50, ou então escolher apenas dois pares para trocar. 3. Dobrando Lucro enquanto Diversificando o Risco Este é o copo do lado meio cheio para a regra de meio copo vazio acima. Você está procurando duplicar o tamanho da posição, colocando suas ordens em tendências de tendências de moeda na mesma direção. Por que você gostaria disso? Bem, embora o draw down possa ser duplicado, assim também pode o lucro. Além disso, o lado do risco pode ser um pouco reduzido ao se mudar para um par de moedas alternativas, em vez de duplicar no mesmo. Por exemplo, se sua estratégia, testada com 1000 pips por ano, ganhe 200 pips em EURUSD, e 700 pips ganham 100 pips em AUDUSD, você pode aproveitar a negociação do EURUSD e AUDUSD juntos (correlação de 70), em Para maximizar o potencial de lucro, 1700 pips por ano, ao mesmo tempo em que tiramos 300 pips, em oposição a uma redução de 400 pips se você duplicasse o EURUSD. Você estaria aumentando o potencial de lucro ao mesmo tempo em que você estaria espalhando seu risco. Além disso, muitas vezes os pares estão sujeitos a saltos repentinos de preço que parecem levá-lo para fora em suas paradas ou atraí-lo para negociações falsas. Mas, como seus dois pares não estão 100 correlacionados, há uma chance melhor de que o salto súbito não tenha afetado ambos os pares ao mesmo tempo, o que significa que você não será impedido ou atraído para negociações falsas em ambos os pares. Diferentes políticas monetárias dos bancos centrais têm diferentes impactos nos pares correlacionados, como aquele que pode ser menos afetado do que o outro ou se manter mais estável com menos volatilidade. 4. Hedging e cobertura parcial O Hedge completo pode ser inútil e caro. Sabendo que o EURUSD e o USDCHF se movem inversamente, não é preciso deixar as duas posições ao mesmo tempo porque, eventualmente, eles se cancelam, pois quando o EURUSD cai, o USDCHF se mata. É quase como se você tivesse virtualmente nenhuma posição, exceto pelo fato de você ter pago spread ou comissão em ambos os negócios, sem o potencial de lucrar. Full Hedge é uma possibilidade coincidente com duas EAs diferentes Se alguém estiver negociando com a EA 1 no EURUSD e EA 2 no USDCHF, é bem possível que a EA 1 seja curta o EURUSD ao mesmo tempo em que a EA 2 é curta o USDCHF. À medida que as duas EAs estão agindo de acordo com sua própria lógica, eles entraram em suas posições independentemente um dos outros e a possibilidade de que eles pudessem estar se bloqueando mutuamente. Também é concebível que o tempo de entrada e saída de cada EA seja diferente o suficiente para que ambos saibam com lucro. Ou um sai com lucro, o outro com perda. Se eu tivesse devidamente testado as EAs e pensei que havia elogios uns aos outros, não me preocuparia com a questão da cobertura hedge. Full Hedge uma possibilidade intencional em desvios (arriscado) Algumas pessoas gostam de bloquear cerdas completas com pares correlacionados quando eles viram esses pares se desviar além de suas faixas normais. Por exemplo, se você ver que o GBPUSD entrou na zona de sobrecompra de um RSI ou Stochastics, enquanto ao mesmo tempo o EURUSD está na zona de sobrevenda de um período H4 ou D1, pode-se ver isso como um cenário interessante para ir Curto GBPUSD e longo EURUSD, com a esperança de que os pares voltem a sua faixa normal e, eventualmente, possam lucrar quando o fizerem. Embora esta estratégia pareça interessante à primeira vista, é muito arriscado. Na verdade, não há um intervalo padrão que esses dois pares são forçados a existir dentro, e às vezes eles podem se mover de forma inversa um do outro com grande força. Você efetivamente negociaria o EURGBP enquanto ele havia entrado em uma tendência de baixa, e se retirarmos um histórico de gráficos de 5 anos desse par, você veria que ele pode entrar em tendências longas ou curtas sustentadas. Você seria severamente punido para ser o lado oposto de tal movimento. Estratégias Parciais de Cobertura No início dos anos 2000, desenvolvi uma série de estratégias de tendências que funcionaram bem no lado longo do EURUSD e o lado longo do USDCHF. Eu tinha colocado essas estratégias para o trabalho pensando que, se o dólar fosse forte, minhas estratégias USDCHF longas entrarão em jogo para conquistar essa força, e se fosse fraco, então meu longo EURUSD entraria em ação para conquistar essa fraqueza. Claro, eu poderia ter trocado muito e curto o EURUSD, mas nas minhas costas testando na época, achei que as estratégias USDCHF de longo prazo funcionavam muito melhor do que as estratégias de EURUSD de lado curto. A minha combinação foi bem para o tempo até agosto de 2008, quando todas as moedas começaram a cair em relação ao dólar (o dólar como refúgio seguro em tempo de crise financeira e pânico), então percebi que minhas fortes estratégias de dólar (USDCHF longo) não eram Como igualmente ponderado para minhas estratégias fracas de dólar (longa EURUSD) como eu pensava. Percebi que minhas longas estratégias do EURUSD continuavam sendo desencadeadas, mesmo na descida, e havia poucos USDCHFs longos que estavam sendo implementados para compensar o dano. Em retrospectiva, eu teria melhorado apenas os sistemas de suspensão de negociação e de tendências reversas no EURUSD, de modo que, quando os sistemas obtivessem a longa tendência descendente, ele teria deslocado completamente. Estado exigido pelo governo dos EUA A troca de câmbio na margem traz um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar a perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação cambial e procurar o aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas. Claramente, entenda isso: a informação contida neste curso não é um convite para negociar investimentos específicos. Negociar exige arriscar dinheiro em busca de ganhos futuros. Essa é a sua decisão. Não arrisque nenhum dinheiro que você não pode perder. Este documento não leva em consideração suas próprias circunstâncias financeiras e pessoais individuais. Destina-se apenas para fins educacionais e NÃO como conselho de investimento individual. Não atue sobre isso sem o conselho de seu profissional de investimento, que verificará o que é adequado para as suas necessidades particulares. A falta de busca de conselhos profissionais detalhados e personalizados antes de atuar pode levar você a agir de forma contrária ao seu melhor interesse. O amplificador pode levar a perdas de capital. A REGRA 4.41 RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TEM CERTAS LIMITAÇÕES. NÃO GOSTO DE UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A falta de LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. 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