Problemas de movimento simples simples

OR-Notes são uma série de notas introdutórias sobre tópicos que se enquadram no título geral do campo de pesquisa operacional (OR). Eles foram usados ​​originalmente por mim em um curso introdutório OR que eu dou no Imperial College. Estão agora disponíveis para uso por qualquer estudante e professor interessado em OU sujeito às seguintes condições. Uma lista completa dos tópicos disponíveis no OR-Notes pode ser encontrada aqui. Exemplos de previsão Exemplo de previsão 1996 exame UG A demanda por um produto em cada um dos últimos cinco meses é mostrada abaixo. Use uma média móvel de dois meses para gerar uma previsão de demanda no mês 6. Aplique suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9 para gerar uma previsão de demanda por demanda no mês 6. Qual dessas duas previsões você prefere e por que o movimento de dois meses A média dos meses de dois a cinco é dada por: A previsão para o mês seis é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 5 m 5 2350. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9, obtemos: como antes A previsão para o mês seis é apenas a média do mês 5 M 5 2386 Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel de MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,9 MSD (13 - 17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup24 10,44 No geral, verificamos que o alisamento exponencial parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 2386 que foi produzida por suavização exponencial. Exemplo de previsão Exercício de 1994 UG A tabela abaixo mostra a demanda por um novo pós-cortada em uma loja para cada um dos últimos 7 meses. Calcule uma média móvel de dois meses para os meses dois a sete. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês oito Aplicar o suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,1 para obter uma previsão da demanda no mês oito. Qual das duas previsões para o mês oito você prefere e por que o dono da loja acredita que os clientes estão mudando para este novo aftershave de outras marcas. Discuta como você pode modelar este comportamento de comutação e indicar os dados que você precisaria para confirmar se essa mudança está ocorrendo ou não. A média móvel de dois meses para os meses de dois para sete é dada por: A previsão para o mês oito é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 7 m 7 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,1 nós Get: Como antes, a previsão para o mês oito é apenas a média para o mês 7 M 7 31.11 31 (como não podemos ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,1. No geral, verificamos que a média móvel de dois meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de dois meses. Para examinar a mudança, precisamos usar um modelo de processo de Markov, onde as marcas de estados e nós precisamos de informações de estado inicial e probabilidades de troca de clientes (de pesquisas). Precisamos executar o modelo em dados históricos para ver se temos um ajuste entre o modelo eo comportamento histórico. Exemplo de previsão 1992 exame UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de navalha em uma loja para cada um dos últimos nove meses. Calcule uma média móvel de três meses para os meses três a nove. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês dez Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,3 para obter uma previsão da demanda no mês dez. Qual das duas previsões para o mês dez você prefere e por que a média móvel de três meses para os meses 3 a 9 é dada por: A previsão para o mês 10 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês de 9 m 9 20.33. Por isso (como não podemos ter uma demanda fracionada), a previsão para o mês 10 é 20. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,3, obtemos: como antes, a previsão para o mês 10 é apenas a média para o mês 9 M 9 18,57 19 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,3. Em geral, verificamos que a média móvel de três meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem uma MSD mais baixa. Portanto, preferimos a previsão de 20 que foi produzida pela média móvel de três meses. Exemplo de previsão Exame de 1991 UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de aparelhos de fax em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule a média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,2 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que outros fatores, não considerados nos cálculos acima, podem influenciar a demanda pelo aparelho de fax no mês 13. A média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12 é dada por: m 4 (23 19 15 12) 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46.25 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel Para o mês 12 m 12 46,25. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,2, obtemos: como antes, a previsão para o mês 13 é apenas a média para o mês 12 M 12 38,618 39 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,2. No geral, verificamos que a média móvel de quatro meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem uma MSD mais baixa. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de quatro meses. Demonstração sazonal da demanda, mudanças de preços, tanto esta marca como outras marcas, situação econômica geral, nova tecnologia. Exemplo de previsão, exame 1989 de UG. A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de forno de microondas em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule uma média móvel de seis meses para cada mês. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,7 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que agora não podemos calcular um seis Média móvel do mês até que tenhamos pelo menos 6 observações - ou seja, só podemos calcular essa média a partir do mês 6 em diante. Por isso, temos: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38,17 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Um mês antes, ou seja, a média móvel para o mês 12 m 12 38,17. Por isso (como não podemos ter uma demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é de 38. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,7, obtemos: Médias móveis Os maiores lucros comerciais geralmente são feitos em mercados fortemente tendenciais e a melhor maneira de detectar tendências , E mudanças nas tendências, é através do uso de médias móveis. As médias móveis são preços médios de uma segurança ou índice em um intervalo de tempo específico que é continuamente atualizado. Como os preços são calculados em média, as flutuações diárias são atenuadas em uma linha mais suave que melhor representa a tendência atual. A força da tendência é indicada pela inclinação da média móvel, especialmente das médias móveis de longo prazo. As médias móveis também são usadas em outros indicadores técnicos, como bandas de Bollinger, envelopes e indicadores de movimento direcional. Médias móveis simples (SMA) Uma média móvel simples (SMA) é simplesmente a média dos preços de uma segurança ou índice durante um período de tempo específico, como 5, 10, 20 ou 50 dias. Eles são chamados de médias móveis porque são calculados para cada dia de negociação no período anterior, então, no final de um dia de negociação, o último dia é adicionado, enquanto o primeiro dia da média anterior é descartado. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento, mas podem ser baseados em preços de abertura, altos, baixos ou médios. Qualquer que seja o preço escolhido deve ser usado consistentemente para dar a melhor indicação de tendência. Por exemplo, para calcular uma média móvel simples de 10 dias, que pode ser denotada como SMA (10), com base nos preços de fechamento, os preços de fechamento dos últimos 10 dias são adicionados, divididos em 10. Após o próximo dia de negociação, O primeiro dia da média anterior é substituído pelo último dia. Preço no dia k Número de dias Exemplo - Cálculo de uma média móvel simples Se os últimos 3 preços de fechamento de um estoque forem 9, 11 e 12. Qual é a média móvel simples de 3 dias SMA (3) (9 11 12) 3 32 3 10.67 Uma vez que uma média móvel simples é apenas uma média onde o último valor é adicionado e o primeiro valor é descartado por cada dia, uma média móvel simples também pode ser calculada usando uma função de PLANTA MÉDIA. Assim, com o Microsoft Excel, esta média móvel pode ser calculada assim: SMA (3) MÉDIA (9,11,12) 10.67 As variáveis ​​de entrada para a função MÉDIA podem ser referências a células com preços de ações importados, o que torna seu cálculo ainda mais fácil . Como as médias móveis são baseadas em dados em um período anterior, eles são indicadores de atraso. Eles só podem indicar uma tendência que já está em vigor. As médias móveis baseadas em períodos de tempo mais curtos refletem mais a tendência atual subjacente, mas também são mais sensíveis à volatilidade dos mercados, o que pode gerar muitos sinais falsos. Gráfico da Dow Jones Industrial Average (DJIA) de 5 de março de 2007 a 3 de março de 2009, mostrando as médias móveis de 50 dias, 20 dias e 5 dias. Observe que a média móvel de 5 dias rastreia o DJIA muito mais perto do que as demais médias móveis. Yahoo Finance Para minimizar falsos sinais, especialmente em um mercado whipsaw que se comercializa dentro de um alcance estreito, várias médias móveis de diferentes intervalos de tempo são usadas em conjunto. Os comerciantes costumam usar crossovers. Onde o gráfico da média móvel mais curta atravessa uma média móvel mais longa, como uma boa indicação de uma nova tendência. Os comerciantes costumam usar os crossovers como um sinal de compra ou venda e como um bom preço para definir paradas de saída. Então, se a média móvel mais curta cruza acima da média de longo prazo, isso indica um início de uma tendência de alta, enquanto uma cruz descendente pode indicar o início de uma tendência de baixa. No entanto, mesmo os cruzamentos podem dar sinais falsos, particularmente em mercados de chicotes, então as médias móveis são freqüentemente usadas com outros indicadores técnicos como confirmação da mudança de tendência. Médias móveis exponentes (EMA) O problema com as médias móveis simples é que o primeiro dia do período de tempo tem o mesmo peso na média do dia mais recente. Se o dia mais cedo foi volátil, mas o mercado se acalmou recentemente, o dia volátil terá uma grande influência sobre a média conhecida como um efeito de queda que não representaria melhor o mercado atual. Para corrigir esta anomalia, utilizam-se médias móveis exponenciais (EMA), onde maior peso é dado a preços mais recentes. Este maior peso faz com que a EMA siga os preços subjacentes mais estreitamente a maior parte do tempo do que o SMA da mesma duração. Embora as médias móveis possam ser calculadas de muitas maneiras diferentes, o método tradicional de cálculo do EMA é adicionar um dia adicional à média móvel simples, mas dar maior peso ao último dia. Assim, para uma média móvel de 10 dias, a EMA usa 11 dias, tendo o último dia dado um peso de 211 da média, o que equivale a 18.18. A fórmula para calcular o peso do último dia é: Corrente de peso 2 (Número de dias na média móvel 1) Uma vez que a soma de todos os pesos deve ser igual a 100, os pesos dos 10 dias anteriores devem ser iguais: Peso MA 100 Peso Atual Para este exemplo, o peso dos 10 dias anteriores é de 100 a 18.18 81.82. Assim, a fórmula para calcular a média móvel exponencial é: EMA Último dia Peso Preço do último dia Peso da média móvel exponencial anterior Média móvel exponencial anterior Portanto, se o estoque XYZ tivesse uma média móvel de 10 dias de 25 ontem. E o estoque fechou às 26 hoje, então: EMA XYZ 26 18.18 25 81.82 4.73 20.46 25.18 Para cada dia de negociação, o EMA anterior é usado para calcular o novo EMA, então se no dia 12, o estoque XYZ fechou em 27. então o novo EMA é igual a: EMA XYZ 27 18,18 25,18 81,82 4,91 20,60 25,51 Existem muitas variações da média móvel exponencial. Muitas dessas variações baseiam seus cálculos da EMA na volatilidade do mercado. Estratégias de negociação usando médias móveis e crossovers As médias móveis podem ser facilmente calculadas usando uma planilha eletrônica ou o software de uma plataforma de negociação. A maioria dos principais sites que fornecem preços das ações, como o Yahoo. Google. E Bloomberg. Também fornecem ferramentas de gráficos gratuitas que incluem médias móveis. A maioria dessas ferramentas também permite que várias médias móveis sejam traçadas no mesmo grapheven SMAs e EMAs podem ser combinados no mesmo gráfico. Conforme mencionado anteriormente, as médias móveis podem ser calculadas de várias maneiras e, da mesma forma, podem ser usadas de muitas maneiras diferentes. Não há provas convincentes de que qualquer método seja melhor do que qualquer outro, especialmente porque existem infinitas combinações possíveis de médias móveis e outros indicadores técnicos. O melhor uso das médias móveis é na determinação de tendências. Quanto maior a inclinação da média móvel, maior a força da tendência. Geralmente, os comerciantes escolherão um período de tempo adequado ao prazo de investimento. Portanto, um comerciante de longo prazo usará uma média de 200 dias ou mais, enquanto um comerciante de swing usará prazos muito menores. Crossovers de 1 ou mais médias móveis em uma média móvel de longo prazo geralmente significam uma mudança de tendência e também são usados ​​como sinais de negociação ou para definir paradas de saída. Outro uso de médias móveis é detectar e lucrar com preços extremos. Os preços que de repente se afastam da média tendem a reverter para a média no curto prazo, especialmente quando não há notícias significativas que causam o desvio de preços, então os comerciantes de curto prazo podem lucrar com esses desvios. Indicador de Convergência-Divergência de Mudança Média (MACD) Uma média móvel não fornece nenhum sinal de negociação e um crossover de 2 ou mais médias móveis pode vir demais para aproveitar ao máximo a mudança de tendência. Alguns comerciantes, na esperança de agir antecipadamente para tirar proveito dos sinais antecipados, olhem para as linhas convergentes para ver se são susceptíveis de se cruzar ou se as linhas são divergentes, reduzindo a probabilidade de um crossover. Mas isso é comercializado por intuição. Convergência e divergência podem ser quantificados para gerar um sinal. Convergência é a aproximação de dois ou mais indicadores. Com médias móveis, poderia ser o sinal de uma mudança iminente na tendência. A divergência é a separação de 2 ou mais indicadores. Com as médias móveis, isso indica que a tendência provavelmente continuará. No entanto, se a divergência for muito nítida, os preços provavelmente alcançam um nível extremo e provavelmente voltarão para o futuro próximo. Uma maneira simples de calcular a convergência e a divergência é subtrair a média móvel a longo prazo da média de curto prazo, depois traçá-la como um gráfico de linha. Se a linha se move em direção a zero, então as médias móveis estão convergentes e quando elas se cruzam, a diferença é zero. Se, no entanto, a diferença está crescendo, então as 2 médias móveis são divergentes. Gerald Appel descobriu que ao traçar a diferença entre as 2 médias móveis em relação a uma média móvel da diferença, podem ser gerados sinais de negociação específicos. Isso é chamado de indicador de convergência-divergência média móvel (também conhecido como indicador MACD). Embora a maioria das médias móveis possa ser usada para traçar as médias móveis da segurança ou a média móvel do indicador MACD, a Appel usou a média móvel de 12 e 26 dias para a segurança e a média móvel de 9 dias para O indicador MACD. Isso é mostrado no gráfico do Google (GOOG) abaixo. Observe como o indicador MACD geralmente atravessa bem antes das 2 médias móveis da segurança e indica com sucesso a mudança de tendência em diversos locais. O MACD ainda é um indicador de atraso, mas fica muito menos do que as médias móveis da segurança. Lembre-se, como as médias móveis, o indicador MACD às vezes dá sinais falsos. Gráfico de 1 ano do Google (GOOG) de 14 de março de 2008 a 13 de março de 2009, mostrando as médias móveis de 12 dias e 26 dias acima do gráfico do indicador MACD das médias móveis e do volume. O histograma mostra a diferença entre as 2 médias móveis, que também são traçadas como a linha azul no gráfico do indicador MACD juntamente com sua média móvel de 9 dias. Observe como as 2 linhas do indicador MACD se cruzam bem antes das médias móveis do estoque Googles. BigCharts - Política de privacidade da Charactoria Interactiva Para thismatter Os cookies são usados ​​para personalizar conteúdo e anúncios, para fornecer recursos de mídia social e para analisar o tráfego. A informação também é compartilhada sobre o uso deste site com nossos parceiros de redes sociais, publicidade e análise. Detalhes, incluindo opções de exclusão, são fornecidos na Política de Privacidade. Envie um email para thismatter para sugestões e comentários. Certifique-se de incluir as palavras sem spam no assunto. Se você não incluir as palavras, o e-mail será excluído automaticamente. As informações são fornecidas tal como são e exclusivamente para educação, não para fins comerciais ou aconselhamento profissional. Copyright cópia 1982 - 2017 por William C. Spaulding Google