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Media móvil Un término de análisis técnico que significa el precio medio de una garantía durante un período de tiempo determinado (el más común es 20, 30, 50, 100 y 200 días), utilizado para detectar las tendencias de precios mediante el aplanamiento de grandes fluctuaciones. Esta es quizás la variable más comúnmente utilizada en el análisis técnico. Moviendo los datos promedio se utiliza para crear gráficos que muestran si un precio de las acciones está tendencia hacia arriba o hacia abajo. Pueden usarse para rastrear patrones diarios, semanales o mensuales. Cada nuevo día (o semanas o meses) los números se agregan a la media y los números más viejos se caen así, el promedio se mueve con el tiempo. En general. Cuanto más corto sea el período de tiempo utilizado, más volátiles los precios aparecerán, por lo que, por ejemplo, las líneas de 20 días de media móvil tienden a moverse hacia arriba y hacia abajo más de 200 líneas de media móvil de día. Forex EA desplazado promedio móvil fuerza verdadera índice de disparidad Keltner canal multirule sistema medio McClellan Oscilador kijun línea sobrecompra / sobrevendido indicador Copyright copy 2016 WebFinance, Inc. Todos los derechos reservados. Acerca de: Sobre el uso de la volatilidad en el análisis técnico para ajustar los promedios móviles a las diferentes condiciones del mercado (V-MA, por sus siglas en inglés) Con el fin de evitar señales agudas en el sistema comercial. Además, sobre la importancia de la volatilidad y caliente podría ayudar a mejorar su análisis técnico. Los promedios móviles (MA) están desempeñando un papel muy importante en el análisis técnico y en una construcción de sistemas de negociación. Se utilizan para generar señales comerciales (ejemplo: crossovers de dos MAs o crossovers de MACD y línea cero), así como se aplican a otros indicadores técnicos para suavizarlos así como para crear líneas de señal (ejemplo: líneas de señal en estocástica, RSI, MACD, etc). Mientras que los promedios móviles son muy importantes en el análisis técnico, muchos analistas técnicos y comerciantes que trataron de basar su decisión comercial únicamente en los promedios móviles se enteró de que es bastante problemático. Si un retraso de MA es demasiado grande un comerciante puede perder buenas tendencias por actuar cuando es demasiado tarde y cuando el retraso se reduce a continuación, un comerciante puede ejecutar en negociación intermitente cuando todas las ganancias anteriores se eliminan. Problema adicional con los sistemas de negociación basados ​​en las medias móviles es que un comerciante tiene que ajustar los ajustes de período de la barra MAs constantemente. De lo contrario, el sistema (tarde o temprano) entrará en un período de negociación negativa cuando todos los beneficios podrían ser aniquilados. Las gráficas a continuación ilustran la necesidad de ajustar las EM para mantenerse rentables. En el gráfico 1 a continuación, puede ver Promedio móvil simple con ajustes de período de 7 y 26 bar aplicados al índice Dow Jones Industrials (DJI). Las señales comerciales simples en este caso se generan en cruces de dos promedios móviles. El sistema de comercio diría a vender cuando MA corto (7-bar MA) cae por debajo de largo MA (26-bar MA) y para comprar cuando MA corto plantea por encima de largo MA. En esta gráfica: La tendencia 1 fue apenas detectado y luego tuvimos un período de negociación negativa brusca La tendencia 2 fue apenas detectado como y luego tuvimos una señal negativa La tendencia 3 fue perfectamente manchado y luego tuvimos dos señales negativas de nuevo La tendencia 4 Apenas fue visto. Como conclusión para esta ilustración podemos decir que en la mayoría de los casos, después de cada comercio rentable que puede llegar a un período de negociación agitada y negativa que puede perjudicar sustancialmente la rentabilidad de los sistemas. Gráfico 1: Índice de DJI con un sistema de trading basado en cruces de promedios móviles (ajuste promedio de período de barras) Ahora, permite reducir el período de barras de nuestros promedios móviles que debería conducir a una mejor detección de las principales tendencias. En el gráfico 2 tenemos dos promedios móviles simples con ajustes de período de 5 y 15 bar aplicados al mismo índice DJI en el mismo período de tiempo. En este gráfico: Todas las principales tendencias en nuestro período fueron perfectamente vistos y son rentables Sin embargo, todavía teníamos periodos de negociación irregular y negativa y en realidad teníamos mayor número de operaciones (señales) durante estos períodos. En resumen, para este gráfico, podemos decir que la reducción del período de la barra de fijación de las medias móviles conduce a operaciones más rentables, sin embargo, los períodos de negociación irregular y negativa será más largo y más negativo que puede conducir a los resultados en general más digno en comparación con El resultado en el ejemplo del gráfico 1. Ahora, vamos a seleccionar más grande que en el gráfico 1 período de barras de nuestras medias móviles que deberían reducir el comercio en picada si no eliminarlo. En el gráfico 3 tenemos dos promedios móviles simples con ajustes de período de 10 y 40 bar aplicados al mismo índice DJI en el mismo período de tiempo. Sin embargo, entramos y salimos de las principales tendencias con gran retraso, teníamos operaciones negativas y anteriormente (en el gráfico 1) las operaciones rentables agradables se hicieron menos rentables. En resumen, para este gráfico podemos decir que al aumentar el ajuste de un período de barras de medias móviles, aumentamos un retraso. Puede reducir y eliminar los períodos de negociación agresiva y negativa, sin embargo, respetuosamente, nos hace entrar / salir de un comercio con un retraso que muy probablemente convertirá la mayoría de nuestras señales en negativo y apenas rentable. Gráfico 3: Índice de DJI con un sistema de negociación basado en crossovers de promedios móviles (ajuste de período de barras más pequeño) Al resumir todos estos tres ejemplos de gráfico anteriores, se hace obvio que sería bueno tener la capacidad de evitar un comercio intermitente como se hizo En el gráfico 3, todavía, para detectar tendencias importantes como se hizo en el gráfico 1 Para encontrar una solución a un problema descrito anteriormente, un comerciante debe ser capaz de reconocer los períodos de negociación interrumpida. Muchos comerciantes profesionales ya saben la respuesta que es la volatilidad. Durante los períodos de mayor volatilidad, podemos ver fuertes oscilaciones de arriba / abajo y los indicadores técnicos pueden generar más señales dentro de un período más corto de tiempo. Respetuosamente, si no ajusta sus indicadores en consecuencia, puede encontrarse con una negociación agitada y negativa. Usted puede culpar a los indicadores técnicos, un sistema y etc La realidad es - cuando los cambios de volatilidad que tiene que ajustar sus indicadores técnicos (su sistema de comercio) de configuración. Con diferentes niveles de volatilidad, la tendencia de los precios se comporta de manera diferente: con una mayor volatilidad, la tendencia de los precios cambia su dirección más fuerte y más rápido y puede ver cambios más frecuentes en una tendencia. Son más pequeños. Acerca de V-MA (Volatility adjusted Moving Average) Nuestro equipo de investigación creó un algoritmo que permite ajustar automáticamente los promedios móviles en relación con un nivel de volatilidad. Usted puede ver una fila de indicadores técnicos que ya tienen un factor de volatilidad. Sin embargo, podemos decir orgullosamente que somos los primeros que tomamos la decisión de establecer una tecnología que automáticamente ajustaría un ajuste de indicadores a varios niveles de volatilidad. Nuestras tecnologías patentadas permiten aplicar este algoritmo a algunos de los indicadores técnicos. En la gráfica 4 (ver abajo), para una mejor ilustración, trazamos V-MA (línea roja MA ajustada a la volatilidad en la tabla de abajo) junto con SMA (Promedio Móvil Simple - línea verde en la tabla siguiente) y ATR Distancia). Como puede ver, cuando la volatilidad es baja (ATR está en niveles bajos), V-MA se comporta como MA simple (líneas verdes y rojas en el gráfico siguiente se mueven juntos). Sin embargo, cuando la volatilidad es alta (ATR está en el nivel alto), V-MA se ajusta para satisfacer un criterio de volatilidad (la línea roja sale de la línea verde en el gráfico siguiente). Gráfico 4: Índice de DJI y V-MA (promedio móvil ajustado por volatilidad) Igual que con cualquier Media móvil, V-MA tiene ajuste de periodo de barra MA que determina el número de barras (período de tiempo) utilizado para calcular MA. Sin embargo, V-MA tiene dos parámetros adicionales: ajuste de período de barras ATR y nivel de señal ATR. El período de barras ATR se utiliza para calcular la volatilidad y el nivel de señal es un nivel de volatilidad en el que V-MA comienza a ajustarse a la volatilidad. En general, el comportamiento de V-MA podría describirse como Cuando ATR se mueve por debajo del nivel de volatilidad definido, V-MA se mueve como SMA con el mismo ajuste de periodo de barras Cuando ATR se eleva por encima del nivel de volatilidad definido, se activa la regla de volatilidad y se ajusta V-MA Cuando ATR cae de nuevo por debajo del nivel de volatilidad definido, V-MA tiende a volver hacia el comportamiento SMA. Antes de elegir un ajuste para V-MA, podría recomendarse trazar el indicador ATR (Promedio de rango verdadero en porcentaje) en un gráfico. Después de jugar con ATR, será más visible qué período de barra ATR y qué nivel de volatilidad (quotSignal Levelquot) desea utilizar en V-MA. V-MA basada en el sistema de comercio V-MA podría ser utilizado para generar señales comerciales, así como podría ser utilizado como un componente en los sistemas de comercio de la misma manera que otros promedios móviles son. Para entender mejor la ventaja de V-MA sobre el promedio simple de movimiento, vamos a comparar el sistema de comercio descrito anteriormente (véase el gráfico 1) sobre la base de los crossovers de MA rápido con ajuste de período de 7 barras y MA lento con 26 bar período a un sistema similar Basado en V-MA. Tomaremos el mismo índice DJI y el mismo período de tiempo. Utilizaremos la misma MA de 7 barras como media móvil rápida. Sin embargo, para un promedio de movimiento lento vamos a elegir V-MA, pero con los mismos ajustes de 26-bar período. Si compara el gráfico 1 (véase más arriba) y el gráfico 5 (véase más adelante), puede notar que las señales generadas en estos gráficos son casi idénticas, lo que no debería ser una sorpresa ya que se seleccionó la misma configuración para medias móviles. La diferencia es que el sistema de negociación basado en V-MA (véase el gráfico 5) no se ejecuta en negociaciones bruscas y negativas en septiembre de 2011. Como resultado, podemos decir que los sistemas de comercio que utilizan Volatilidad ajustado Promedios móviles tienen la capacidad de evitar agitado Negociación durante los períodos de alta volatilidad y estos sistemas podrían proporcionar beneficios sustancialmente más altos que los sistemas similares basados ​​en los promedios móviles simples. Gráfico 5: Índice de DJI y V-MA (volatilidad ajustada del promedio móvil) basado en las señales comerciales. En resumen La volatilidad es uno de los factores más importantes en el análisis técnico. Un comerciante que no mantiene un ojo en la volatilidad, tarde o temprano, puede entrar en el período de señales suicidas negativas simplemente porque con cambios en la volatilidad que tenemos cambios en las tendencias de precios comportamiento. Podría ser altamente recomendable tener análisis de volatilidad incluidos en cada sistema de comercio. Nuestra tecnología patentada de ajustar los indicadores técnicos a los niveles de volatilidad puede ayudarle con esto. Copyright 2004 - 2016 Grupo de inversiones destacadas. Todos los derechos reservados. Este material no puede ser publicado, difundido, reescrito o redistribuido. Nuestras páginas están constantemente escaneadas. Si vemos que cualquiera de nuestros contenidos se publica en otro sitio web, nuestra primera acción será informar este sitio a Google y Yahoo como un sitio web de spam. Descargo de responsabilidad Privacidad 169 1997-2013 MarketVolume. Todos los derechos reservados. SV1Exploring La Volatilidad Media Movible Exponencialmente Ponderada es la medida más común de riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica simple. Utilizamos la volatilidad para medir el riesgo futuro. Utilizamos los datos reales de los precios de las acciones de Google para calcular la volatilidad diaria basada en 30 días de datos de existencias. En este artículo, mejoraremos la volatilidad simple y discutiremos el promedio móvil exponencialmente ponderado (EWMA). Vs histórico. Volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos enfoques generales: volatilidad histórica e implícita (o implícita). El enfoque histórico supone que el pasado es un prólogo que medimos la historia con la esperanza de que sea predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia que resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Espera que el mercado conozca mejor y que el precio de mercado contenga, aunque implícitamente, una estimación consensual de la volatilidad. Si nos centramos sólo en los tres enfoques históricos (a la izquierda de arriba), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de retornos periódicos Aplicar un esquema de ponderación En primer lugar, Calcular el retorno periódico. Ésa es típicamente una serie de vueltas diarias donde cada vuelta se expresa en términos continuamente compuestos. Para cada día, tomamos el registro natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio hoy dividido por el precio ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, de u i a u i-m. Dependiendo de cuántos días (m días) estamos midiendo. Eso nos lleva al segundo paso: aquí es donde los tres enfoques difieren. En el artículo anterior (Usando Volatilidad Para Calcular el Riesgo Futuro), mostramos que bajo un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los retornos cuadrados: Obsérvese que esto suma cada uno de los retornos periódicos, luego divide ese total por el Número de días u observaciones (m). Por lo tanto, su realmente sólo un promedio de los retornos cuadrados periódico. Dicho de otra manera, cada cuadrado de retorno se da un peso igual. Por lo tanto, si alfa (a) es un factor de ponderación (específicamente, 1 / m), entonces una variante simple se parece a esto: El EWMA mejora en la varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las ganancias ganan el mismo peso. El retorno de ayer (muy reciente) no tiene más influencia sobre la varianza que el retorno de los últimos meses. Este problema se fija mediante la media móvil ponderada exponencialmente (EWMA), en la cual los rendimientos más recientes tienen mayor peso sobre la varianza. La media móvil exponencialmente ponderada (EWMA) introduce lambda. Que se denomina parámetro de suavizado. Lambda debe ser menos de uno. Bajo esta condición, en lugar de iguales ponderaciones, cada cuadrado de retorno es ponderado por un multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión de riesgos financieros, tiende a utilizar un lambda de 0,94 o 94. En este caso, el primero Más reciente) cuadrado es ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. El próximo cuadrado de retorno es simplemente un lambda-múltiplo del peso anterior en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y el tercer día anterior el peso es igual (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Ese es el significado de exponencial en EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir, lambda, que debe ser menor que uno) del peso de los días anteriores. Esto asegura una varianza que está ponderada o sesgada hacia datos más recientes. (Para obtener más información, consulte la hoja de cálculo de Excel para la volatilidad de Google.) A continuación se muestra la diferencia entre la volatilidad y EWMA para Google. La volatilidad simple pesa efectivamente cada vuelta periódica en 0.196 como se muestra en la columna O (teníamos dos años de datos de precios de acciones diarios, es decir, 509 devoluciones diarias y 1/509 0.196). Pero note que la Columna P asigna un peso de 6, luego 5.64, luego 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después de sumar la serie completa (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos volatilidad, necesitamos recordar tomar la raíz cuadrada de esa varianza. ¿Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles? Su significativo: La variación simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero la EWMA dio una volatilidad diaria de sólo 1,4 (ver la hoja de cálculo para más detalles). Aparentemente, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una simple varianza podría ser artificialmente alta. La variación de hoy es una función de la variación de los días de Pior Usted notará que necesitábamos calcular una larga serie de pesos exponencialmente decrecientes. No haremos la matemática aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie se reduce convenientemente a una fórmula recursiva: Recursiva significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la variación de días anteriores). Esta fórmula también se encuentra en la hoja de cálculo, y produce exactamente el mismo resultado que el cálculo de longitud larga. Se dice: La varianza de hoy (bajo EWMA) equivale a la varianza de ayer (ponderada por lambda) más la vuelta al cuadrado de ayer (pesada por uno menos lambda). Observe cómo estamos agregando dos términos juntos: la variación ponderada de ayer y la ponderada ponderada de ayer, la vuelta al cuadrado. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda más alto (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica una disminución más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y van a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos una mayor decaimiento: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida decaimiento, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, para que pueda experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantánea de un stock y la métrica de riesgo más común. Es también la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la varianza históricamente o implícitamente (volatilidad implícita). Al medir históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con la varianza simple es que todas las ganancias obtienen el mismo peso. Así que enfrentamos un trade-off clásico: siempre queremos más datos, pero cuanto más datos tengamos, más nuestro cálculo se diluye por datos distantes (menos relevantes). La media móvil exponencialmente ponderada (EWMA) mejora la varianza simple asignando pesos a los retornos periódicos. Haciendo esto, ambos podemos usar un tamaño grande de la muestra pero también dar mayor peso a vueltas más recientes. (Para ver un tutorial de película sobre este tema, visite la Tortuga Biónica.) Promedios móviles - Simple y exponencial Promedios móviles - Simple y exponencial Introducción Medias móviles suavizar los datos de precios para formar un indicador de tendencia siguiente. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados ​​en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los dos tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Aquí hay un gráfico con un SMA y un EMA en él: Cálculo del promedio móvil simple Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también aumenta de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. Cálculo del promedio móvil exponencial Los promedios móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de periodos de la media móvil. Hay tres pasos para calcular una media móvil exponencial. En primer lugar, calcular el promedio móvil simple. Un promedio móvil exponencial (EMA) tiene que comenzar en alguna parte así que una media móvil simple se utiliza como EMA anterior del período anterior en el primer cálculo. Segundo, calcule el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, calcular la media móvil exponencial. La siguiente fórmula es para un EMA de 10 días. Una media móvil exponencial de 10 períodos aplica una ponderación de 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también puede ser llamado un EMA 18.18. Una EMA de 20 periodos aplica una ponderación de 9.52 al precio más reciente (2 / (201) .0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación disminuye a la mitad cada vez que el período de media móvil se duplica. Si desea un porcentaje específico para un EMA, puede usar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego ingresar ese valor como el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de una media móvil simple de 10 días y un valor de 10- Promedio móvil exponencial para Intel. Los promedios móviles simples son directos y requieren poca explicación. El promedio de 10 días se mueve simplemente mientras que nuevos precios están disponibles y los viejos precios caen apagado. El promedio móvil exponencial comienza con el valor de la media móvil simple (22,22) en el primer cálculo. Después del primer cálculo, la fórmula normal se hace cargo. Debido a que un EMA comienza con un promedio móvil simple, su verdadero valor no se realizará hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor del gráfico debido al corto período de revisión. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 períodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple ha tenido 20 períodos para disipar. StockCharts se remonta al menos 250 períodos (por lo general mucho más) para sus cálculos de modo que los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado completamente. El factor de Lag Cuanto más largo es el promedio móvil, más el retraso. Una media móvil exponencial de 10 días abrazará los precios de cerca y se convertirá poco después de que los precios giren. Los promedios móviles cortos son como los veleros, ágiles y rápidos de cambiar. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene muchos datos pasados ​​que lo ralentizan. Los promedios móviles más largos son como los petroleros oceánicos - letárgicos y lentos para cambiar. Se necesita un movimiento de precios más grande y más largo para una media móvil de 100 días para cambiar el rumbo. La tabla de arriba muestra el SampP 500 ETF con una EMA de 10 días siguiendo de cerca los precios y una molienda SMA de 100 días más alta. Incluso con la disminución de enero-febrero, la SMA de 100 días mantuvo el curso y no rechazó. La SMA de 50 días se sitúa entre los promedios móviles de 10 y 100 días cuando se trata del factor de retraso. Simples versus promedios móviles exponenciales Aunque hay claras diferencias entre promedios móviles simples y promedios móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. Los promedios móviles exponenciales tienen menos retraso y, por lo tanto, son más sensibles a los precios recientes y las recientes variaciones de precios. Los promedios móviles exponenciales se convertirán antes de promedios móviles simples. Los promedios móviles simples, por otro lado, representan un verdadero promedio de precios para todo el período de tiempo. Como tales, los promedios móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. La preferencia media móvil depende de los objetivos, el estilo analítico y el horizonte temporal. Los cartistas deben experimentar con ambos tipos de promedios móviles, así como diferentes plazos para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con la SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Ambos culminaron a finales de enero, pero la disminución en la EMA fue más nítida que la disminución de la SMA. La EMA apareció a mediados de febrero, pero la SMA continuó baja hasta finales de marzo. Tenga en cuenta que la SMA apareció más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud del promedio móvil depende de los objetivos analíticos. Promedios cortos móviles (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias a corto plazo y el comercio. Los cartistas interesados ​​en las tendencias a mediano plazo optarían por promedios móviles más largos que podrían extenderse de 20 a 60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes móviles son más populares que otras. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, esto es claramente una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular para la tendencia a mediano plazo. Muchos cartistas utilizan los promedios móviles de 50 días y 200 días juntos. A corto plazo, una media móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente agregó los números y movió el punto decimal. Identificación de tendencias Las mismas señales pueden generarse utilizando promedios móviles simples o exponenciales. Como se mencionó anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación utilizarán promedios móviles simples y exponenciales. El término media móvil se aplica tanto a promedios móviles simples como exponenciales. La dirección de la media móvil transmite información importante sobre los precios. Una media móvil en ascenso muestra que los precios están aumentando. Una media móvil decreciente indica que los precios, en promedio, están cayendo. El aumento de la media móvil a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Una caída del promedio móvil a largo plazo refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con una media móvil exponencial de 150 días. Este ejemplo muestra cuán bien funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. La EMA de 150 días rechazó en noviembre de 2007 y otra vez en enero de 2008. Observe que tomó una declinación 15 para invertir la dirección de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identifican reversiones de tendencias a medida que ocurren (en el mejor de los casos) o después de que ocurren (en el peor). MMM continuó más bajo en marzo de 2009 y luego subió 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, MMM continuó más alto en los próximos 12 meses. Los promedios móviles trabajan brillantemente en fuertes tendencias. Crossovers dobles Dos medias móviles se pueden usar juntas para generar señales de cruce. En Análisis Técnico de los Mercados Financieros. John Murphy llama a esto el método de crossover doble. Los crossovers dobles implican una media móvil relativamente corta y una media móvil relativamente larga. Como con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco de tiempo para el sistema. Un sistema que utilice un EMA de 5 días y un EMA de 35 días se consideraría a corto plazo. Un sistema que utilizara un SMA de 50 días y un SMA de 200 días se consideraría de mediano plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza por encima del promedio móvil más largo. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un crossover bajista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como una cruz muerta. Los cruces de media móvil producen señales relativamente tardías. Después de todo, el sistema emplea dos indicadores retardados. Cuanto más largo sea el promedio móvil, mayor será el desfase en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se apodera. Sin embargo, un sistema de crossover de media móvil producirá muchos whipsaws en ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método triple crossover que implica tres promedios móviles. De nuevo, se genera una señal cuando la media móvil más corta cruza las dos medias móviles más largas. Un simple sistema de crossover triple puede implicar promedios móviles de 5 días, 10 días y 20 días. La tabla anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (línea punteada verde) y EMA de 50 días (línea roja). La línea negra es el cierre diario. El uso de un crossover promedio móvil habría dado lugar a tres whipsaws antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho ya que los 10 días retrocedieron a mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) ocurrió cerca de finales de noviembre los niveles de precios, dando lugar a otro whipsaw. Esta cruz bajista no duró mucho ya que la EMA de 10 días retrocedió por encima de los 50 días unos días después (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal prefiguró un movimiento fuerte mientras que la acción avanzó sobre 20. Hay dos takeaways aquí. Primero, los crossovers son propensos al whipsaw. Se puede aplicar un filtro de precio o tiempo para ayudar a prevenir las sierras. Los operadores pueden requerir que el crossover dure 3 días antes de actuar o requiera que la EMA de 10 días se mueva por encima / por debajo del EMA de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos crossovers. MACD (10, 50, 1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativo durante una cruz muerta. El oscilador de precio porcentual (PPO) se puede utilizar de la misma manera para mostrar diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirá con los promedios móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con EMA de 50 días, EMA de 200 días y MACD (50.200,1). Hubo cuatro crossovers de media móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros resultaron en whipsaws o malos oficios. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto crossover como ORCL avanzó a mediados de los 20s. Una vez más, los crossovers medios móviles funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en ausencia de una tendencia. Crossovers de precios Los promedios móviles también pueden usarse para generar señales con crossovers de precios simples. Una señal alcista se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Se genera una señal bajista cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. Los crossovers de precios se pueden combinar para comerciar dentro de la tendencia más grande. La media móvil más larga establece el tono para la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya están por encima de la media móvil más larga. Esto estaría negociando en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los cartistas sólo se centrarán en las señales cuando el precio se mueve por encima de la media móvil de 50 días. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días precedería a tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande es hacia arriba. Una cruz bajista simplemente sugeriría un retroceso dentro de una mayor tendencia alcista. Un retroceso por encima de la media móvil de 50 días señalaría una subida de los precios y la continuación de la mayor tendencia alcista. El siguiente gráfico muestra Emerson Electric (EMR) con la EMA de 50 días y EMA de 200 días. La acción se movió por encima y se mantuvo por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Hubo bajadas por debajo de los 50 días EMA a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente por encima de la EMA de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la mayor tendencia alcista. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar los cruces de precios por encima o por debajo de la EMA de 50 días. El EMA de 1 día es igual al precio de cierre. El MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima del EMA de 50 días y negativo cuando el cierre está por debajo del EMA de 50 días. Soporte y Resistencia Los promedios móviles también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y resistencia en una tendencia bajista. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca del promedio móvil de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. De hecho, el promedio móvil de 200 días puede ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico de arriba muestra el NY Composite con el promedio móvil simple de 200 días desde mediados de 2004 hasta finales de 2008. Los 200 días de apoyo brindado numerosas veces durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con una ruptura de apoyo superior doble, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia alrededor de 9500. No espere soporte exacto y niveles de resistencia de promedios móviles, especialmente medias móviles más largas. Los mercados son impulsados ​​por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, las medias móviles se pueden utilizar para identificar las zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse contra las desventajas. Los promedios móviles son tendencia que sigue, o rezagada, los indicadores que serán siempre un paso detrás. Esto no es necesariamente una cosa mala. Después de todo, la tendencia es su amigo y es mejor el comercio en la dirección de la tendencia. Medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en rangos comerciales, lo que hace que los promedios móviles sean ineficaces. Una vez en una tendencia, los promedios móviles le mantendrá en, pero también dar señales tardías. Don039t esperan vender en la parte superior y comprar en la parte inferior utilizando promedios móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, las medias móviles no deben usarse por sí solas, sino en conjunto con otras herramientas complementarias. Los cartistas pueden usar promedios móviles para definir la tendencia general y luego usar RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de promedios móviles a los gráficos de StockCharts Los promedios móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el workbench de SharpCharts. Utilizando el menú desplegable Superposiciones, los usuarios pueden elegir un promedio móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Se puede agregar un parámetro opcional para especificar el campo de precio que se debe utilizar en los cálculos: O para el Abierto, H para el Alto, L para el Bajo y C para el Cierre. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Se puede agregar otro parámetro opcional para cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) oa la derecha (futuro). Un número negativo (-10) cambiaría la media móvil a la izquierda 10 períodos. Un número positivo (10) cambiaría la media móvil a los 10 periodos correctos. Múltiples promedios móviles pueden superponerse a la gráfica de precios simplemente agregando otra línea de superposición al workbench. Los miembros de StockCharts pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre varios promedios móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Las Opciones avanzadas también se pueden usar para agregar una superposición de promedio móvil a otros indicadores técnicos como RSI, CCI y Volumen. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. Usando los promedios móviles con las exploraciones de StockCharts Aquí hay algunas exploraciones de la muestra que los miembros de StockCharts pueden utilizar para explorar diversas situaciones del promedio móvil: Movimiento alcista de la media cruzada: Esta exploraciones busca las poblaciones con una media móvil simple de 150 días y una cruz alcista de los 5 EMA y EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está subiendo, siempre y cuando se está negociando por encima de su nivel hace cinco días. Una cruz alcista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Media bajista media móvil: Esta escanea busca acciones con una media móvil simple descendente de 150 días y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se está negociando por debajo de su nivel hace cinco días. Una cruz bajista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Estudio adicional El libro de John Murphy tiene un capítulo dedicado a los promedios móviles ya sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de los promedios móviles. Además, Murphy muestra cómo los promedios móviles trabajan con Bollinger Bands y los sistemas comerciales basados ​​en canales. Análisis Técnico de los Mercados Financieros John MurphyDesviación Estándar (Volatilidad) Desviación Estándar (Volatilidad) Introducción La desviación estándar es un término estadístico que mide la cantidad de variabilidad o dispersión alrededor de un promedio. La desviación estándar es también una medida de la volatilidad. En general, la dispersión es la diferencia entre el valor real y el valor promedio. Cuanto mayor sea esta dispersión o variabilidad, mayor será la desviación estándar. Cuanto menor sea esta dispersión o variabilidad, menor será la desviación estándar. Los cartistas pueden usar la desviación estándar para medir el riesgo esperado y determinar la importancia de ciertos movimientos de precios. Cálculo StockCharts calcula la desviación estándar para una población, que asume que los períodos implicados representan el conjunto de datos completo, no una muestra de un conjunto de datos más grande. Los pasos de cálculo son los siguientes: Calcular el precio medio (medio) del número de períodos u observaciones. Determinar la desviación de cada período (cerrar menos el precio promedio). Cuadrar cada desviación de period039s. Suma las desviaciones al cuadrado. Divida esta suma por el número de observaciones. La desviación estándar es entonces igual a la raíz cuadrada de ese número. La hoja de cálculo anterior muestra un ejemplo para una desviación estándar de 10 períodos utilizando datos QQQQ. Observe que el promedio de 10 periodos se calcula después del 10º período y este promedio se aplica a los 10 períodos. La construcción de una desviación estándar en ejecución con esta fórmula sería bastante intensiva. Excel tiene una forma más fácil con la fórmula de STDEVP. La siguiente tabla muestra la desviación estándar de 10 periodos usando esta fórmula. Aquí hay una hoja de cálculo de Excel que muestra los cálculos de la desviación estándar. Valores de Desviación Estándar Los valores de desviación estándar dependen del precio de la sub-seguridad. Los valores con precios altos, como Google (550), tendrán valores de desviación estándar más altos que los valores con precios bajos, como Intel (22). Estos valores más altos no son un reflejo de una mayor volatilidad, sino más bien un reflejo del precio real. Los valores de desviación estándar se muestran en términos que se relacionan directamente con el precio del valor subyacente. Los valores de desviación estándar históricos también se verán afectados si una seguridad experimenta un cambio de precio grande durante un período de tiempo. Una seguridad que se mueve de 10 a 50 probablemente tendrá una desviación estándar más alta en 50 que en 10. En el gráfico anterior, la escala izquierda se refiere a la desviación estándar. La escala de la desviación estándar de Google039 se extiende de 2.5 a 35, mientras que la gama de Intel funciona de .10 a .75. Las variaciones de precio promedio (desviaciones) en Google varían de 2,5 a 35, mientras que las variaciones de precio promedio (desviaciones) en Intel van de 10 centavos a 75 centavos. A pesar de las diferencias de alcance, los profesionales pueden evaluar visualmente los cambios de volatilidad para cada seguridad. La volatilidad en Intel aumentó de abril a junio, ya que la desviación estándar se movió por encima de .70 en numerosas ocasiones. Google experimentó un aumento en la volatilidad en octubre como la desviación estándar disparó por encima de 30. Uno tendría que dividir la desviación estándar por el precio de cierre para comparar directamente la volatilidad de los dos valores. Medición de las expectativas El valor actual de la desviación estándar puede utilizarse para estimar la importancia de un movimiento o establecer expectativas. Esto supone que los cambios de precio se distribuyen normalmente con una curva de campana clásica. A pesar de que los cambios de precios para los valores no siempre se distribuyen normalmente, los cartistas pueden seguir utilizando las pautas normales de distribución para medir la importancia de un movimiento de precios. En una distribución normal, 68 de las observaciones caen dentro de una desviación estándar. 95 de las observaciones caen dentro de dos desviaciones estándar. 99.7 de las observaciones caen dentro de tres desviaciones estándar. Utilizando estas directrices, los comerciantes pueden estimar la importancia de un movimiento de precios. Un movimiento mayor que una desviación estándar mostraría fuerza o debilidad por encima de la media, dependiendo de la dirección del movimiento. El gráfico anterior muestra Microsoft (MSFT) con una desviación estándar de 21 días en la ventana del indicador. Hay alrededor de 21 días de negociación en un mes y la desviación estándar mensual fue .88 en el último día. En una distribución normal, 68 de las 21 observaciones deben mostrar un cambio de precio inferior a 88 centavos. 95 de las 21 observaciones deben mostrar un cambio de precio de menos de 1,76 centavos (2 x 0,88 o dos desviaciones estándar). 99,7 de las observaciones deberían mostrar una variación de precio inferior a 2,64 (3 x 0,88 o tres desviaciones estándar), los movimientos de precios que eran 1,2 o 3 desviaciones estándar sería digno de mención La desviación estándar de 21 días sigue siendo bastante variable Fluctúa entre 0,32 y 0,88 desde mediados de agosto hasta mediados de diciembre.Una media móvil de 250 días se puede aplicar para suavizar el indicador y encontrar un promedio, que es de alrededor de 68 centavos.Los movimientos de precios mayores de 68 centavos fueron mayores que los 250 SMA de la desviación estándar de 21 días Estos movimientos de precios por encima del promedio indican un mayor interés que podría presagiar un cambio de tendencia o marcar un desglose Conclusiones La desviación estándar es una medida estadística de la volatilidad Estos valores proporcionan a los cartistas una estimación de los esperados La desviación estándar también se utiliza con otros indicadores, tales como las bandas de Bollinger Estas bandas se establecen 2 desviaciones estándar por encima y por debajo de una media móvil. Los movimientos que exceden las bandas se consideran lo suficientemente importantes como para justificar la atención. Al igual que con todos los indicadores, la desviación estándar debe usarse junto con otras herramientas de análisis, tales como osciladores de momento o patrones de gráficos. Desviación estándar y SharpCharts La desviación estándar está disponible como indicador en SharpCharts con un parámetro predeterminado de 10. Este parámetro se puede cambiar según las necesidades de análisis. En términos generales, 21 días equivale a un mes, 63 días equivale a un trimestre y 250 días equivale a un año. La desviación estándar también se puede usar en gráficos semanales o mensuales. Los indicadores se pueden aplicar a la desviación estándar haciendo clic en opciones avanzadas y luego agregando una superposición. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con la desviación estándar.
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