Mudança média contra regressão

Mudança de Regressão Linear O indicador de regressão linear em movimento é uma ótima ferramenta que pode ajudá-lo a entrar e sair do mercado mais rápido. Existem dois tipos principais de regressão linear: a linha de tendência de regressão linear e a regressão linear em movimento. Ambos usam o quotleast squaresquot método para traçar certos pontos. Isso significa simplesmente, minimizando a distância entre dois pontos para lhe dar o menor valor. Embora pareça apenas uma média móvel em um gráfico, ele reage muito mais rápido. Dê uma olhada na tabela abaixo. Maior queda anual percentual na Dow Jones O maior declínio anual da Média Industrial Dow Jones ocorreu quando a média fechou em 77,90 pontos em 31 de dezembro de 1931. Esta foi 52,6 inferior ao início do ano. Fonte: Guinness World Records Existem muitas possibilidades para usar uma regressão linear em movimento, mas a mais comum é quando cruza alguma outra média. Por exemplo, configure seus gráficos com uma média móvel simples de 12 períodos dos máximos e uma média móvel simples de 12 períodos. Em seguida, defina a regressão linear em movimento para 21. Quando o período 21, a regressão linear movendo-se acima da média móvel de 12 períodos dos altos, cria um sinal de compra. Quando a regressão linear de 21 períodos cruza abaixo da média móvel de 12 vezes dos máximos, essa é a saída. O contrário é verdadeiro para trocas curtas. Dê uma olhada no próximo gráfico. A desvantagem de usar a regressão linear em movimento é que, a menos que você use algum tipo de filtro, é propenso a muita whipsaw. O pequeno canal de 12 períodos ajuda a tirar parte disso, mas você também pode experimentar o uso de RSI, MACD ou estocástico como um filtro. Calendário econômico Calendário s PPI Relevância: isso é importante. (4) Escala de 1-5 Fonte: Departamento de Trabalho dos E. U.A., estatísticas do Bureau of Labor. Tempo de lançamento agendado: Informações sobre o mês anterior lançado às 8:30 ET em torno do 11º de cada mês O Índice de Preços ao Produtor mede os preços dos produtos no nível atacadista. As três categorias principais que compõem o PPI são: bruto, intermediário e acabado, sendo o mais importante o índice de produtos acabados. Este é o preço dos produtos que estão prontos para venda ao usuário. Compre on Close Para comprar no final de uma sessão de negociação Comércio de gabinete Permite que os comerciantes de opções fechem opções profundas fora do dinheiro ao negociar a opção a um preço igual a metade do tiquetaque. Também conhecido como (CAB). CFTC A Commodities Futures Trading Commission. Regula a indústria de futuros de commodities nos Estados Unidos Stop Orde r Uma ordem colocada acima ou abaixo do preço de mercado atual para proteger mais perdas. O Fechar O último preço ou intervalo de fechamento no final de uma sessão de negociação em um mercado específico. Para mercados que são 24 horas, geralmente significa o fim do período de 24 horas. Atenciosamente Mark McRae Informações, gráficos ou exemplos contidos nesta lição são apenas para fins ilustrativos e educacionais. Não deve ser considerado conselho ou recomendação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro ou de segurança. Nós não oferecemos e não podemos oferecer conselhos de investimento. Para mais informações, leia nosso aviso legal. Para imprimir ou salvar uma cópia desta lição em formato PDF, basta clicar no link IMPRIMIR. Isso abrirá a lição em um formato PDF que, então, você pode IMPRIMIR. Se você não está familiarizado com o PDF ou não tem uma cópia GRATUITA do Arobat Reader, consulte as instruções.8.4 Modelos médios em movimento Ao invés de usar valores passados ​​da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados ​​em um modelo semelhante a regressão. Y c e theta e theta e dots theta e, onde et é ruído branco. Nós nos referimos a isso como um modelo de MA (q). Claro, não observamos os valores de et, portanto, não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser pensado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel que discutimos no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, ao passo que o alavanca média móvel é usada para estimar o ciclo de tendência dos valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos em média móveis com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0.8e t-1. Direito: MA (2) com t e t - e t-1 0.8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com zero médio e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com os modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só alterará a escala da série, e não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et phi13y phi12e phi1e phi1e e amptext end Provided -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k ficará menor quando k for maior. Então, eventualmente, obtemos et et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Então, o modelo MA é chamado de inversível. Ou seja, podemos escrever qualquer processo de MA (q) inversível como um processo AR (infty). Os modelos invertidos não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que os tornam mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaria. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Mais uma vez, R cuidará dessas restrições ao estimar os modelos. A função Diferença da média móvel (série de tempo) calcula a diferença entre um valor e a média móvel da série temporal. Parâmetros ------------------ Dados Os dados a analisar. Isso geralmente é um campo em uma série de dados ou um valor calculado. Período O número de barras de dados a incluir na média, incluindo o valor atual. Por exemplo, um período de 3 inclui o valor atual e os dois valores anteriores. Função Valor ------------------------ A média móvel da série temporal é calculada ajustando uma linha de regressão linear sobre os valores para o período determinado e depois determinando O valor atual dessa linha. Uma linha de regressão linear é uma linha direta que é o mais próximo possível de todos os valores dados. A média móvel da série temporal no início de uma série de dados não é definida até que haja valores suficientes para preencher o período especificado. Note-se que uma média móvel de séries temporais difere muito de outros tipos de médias móveis em que o valor atual segue a tendência recente dos dados, e não uma média real dos dados. Por isso, o valor desta função pode ser maior ou menor do que todos os valores que estão sendo usados ​​se a tendência dos dados geralmente estiver aumentando ou diminuindo. A diferença da média móvel é a média móvel subtraída do valor atual. Uso ----------- As médias móveis são úteis para suavizar os dados brutos ruidosos, como os preços diários. Os dados de preços podem variar muito do dia-a-dia, obscurecendo se o preço está subindo ou desce ao longo do tempo. Ao analisar a média móvel do preço, pode-se ver uma imagem mais geral das tendências subjacentes. Uma vez que as médias móveis podem ser usadas para ver tendências, elas também podem ser usadas para ver se os dados estão atrapalhando a tendência. Isso faz a diferença da média móvel útil para destacar onde os dados estão se afastando da tendência.