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 nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Como aplicar médias móveis com MetaTrader 4: médias móveis Uma média móvel (MA) é um tipo de indicador técnico que é usado para mostrar o valor médio de um Durante um período de tempo especificado. MAs são comumente usados com dados de séries temporais para suavizar as flutuações de preços de curto prazo e enfatizar tendências de longo prazo. Aparecendo como linhas curvas sobrepostas em um gráfico de preços, as médias móveis são usadas para identificar tendências e definir áreas de suporte e resistência possíveis. Abaixo, a Figura 1 mostra um gráfico EURUSD com MAs de 20 períodos e 50 períodos aplicados. 13 Figura 1: Este gráfico EURUSD tem duas médias móveis: um período de 50, desenhado como a linha azul escuro, e um período de 20, desenhado em rosa brilhante. Embora existam muitos tipos diferentes de MAs, a média móvel simples (SMA) é a mais básica. É uma média aritmética não ponderada do número X anterior de barras de preços. MAs são normalmente baseadas no preço de fechamento de cada barra de preço no entanto, os comerciantes podem optar por preço base no preço aberto, alto, baixo ou outro. A SMA é calculada adicionando o preço de fechamento (ou outro preço) das barras de preços X anteriores e dividindo por X. Por exemplo, para encontrar um MA de cinco períodos, adicionamos os cinco pontos de dados anteriores (preços) e divida por Cinco: Preços de fechamento. 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 e 14 Primeiro valor de SMA de cinco dias (5 6 7 8 9) 5 7 (35 5 7) Segundo valor de SMA de cinco dias (6 7 8 9 10) 5 8 (40 5 8) Terceiro valor de SMA de cinco dias (7 8 9 10 11) 5 9 (45 5 9) 13Cada valor é calculado usando os cinco preços anteriores como o seu nome indica, um MA é um Média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados se tornam disponíveis e o MA continua a imprimir como um novo formulário de barras de preços (um MA de cinco períodos, por exemplo, sempre usa apenas cinco barras de preços no cálculo, mesmo quando mais dados de preços se tornam disponíveis). 13Muitas outras MAs são usadas por analistas técnicos, incluindo a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial dupla (DEMA) e cruzamentos MA, onde duas MAs de comprimentos diferentes são adicionadas a um gráfico de preços. Duração e Períodos de Tempo Os investidores e comerciantes podem personalizar um MA para se adequar a objetivos analíticos individuais. Os MAs curtos, por exemplo, são frequentemente preferidos pelos comerciantes de curto prazo. Estes MAs podem ter um período de lookback (o número de barras de preços para ser usado no cálculo) entre cinco e 30. Os comerciantes que procuram tendências de médio prazo podem usar um período de lookback que varia entre 20 e 60 períodos. Investidores de longo prazo podem se concentrar em MAs maiores com períodos de lookback de 100 ou mais. Em geral, MAs mais curtas reagem mais rapidamente ao preço e, como resultado, tendem a ter menos atraso. MAs MAs, por outro lado, são menos sensíveis ao preço e fazer um trabalho melhor em suavizar os dados de preços. Cabe a cada trader determinar o comprimento de MA (s) que melhor se adapte às suas necessidades e preferências. Adicionar uma tendência ou linha média móvel para um gráfico Aplica-se a: Excel 2017 Word 2017 PowerPoint 2017 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um mapa de 3-D, radar, torta, superfície ou donut empilhados. Adicionar uma linha de tendência No gráfico, clique na série de dados à qual pretende adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Marque a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E clique em Exponencial. Previsão Linear. Ou média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Formato da linha de tendência em Opções da linha de tendência. Se você selecionar Polynomial. Digite a potência mais alta para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Média Móvel. Digite o número de períodos a serem usados para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é igual ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o seu valor R-quadrado. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando a caixa Mostrar o valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato da linha de tendência, Opções da linha de tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta com o melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parecer com uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados para uma linha: onde m é a inclinação eb é a interceptação. A seguinte linha de tendência linear mostra que as vendas de geladeiras têm aumentado consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor R-squared (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos dados reais) é 0.9792, que é um bom ajuste da linha aos dados. Mostrando uma linha curva melhor ajustada, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra predito crescimento populacional de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Essa linha de tendência é útil quando os dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Tipicamente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0,979, que é próximo a 1, portanto, as linhas um bom ajuste para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medição de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A linha de tendência exponencial seguinte mostra a quantidade decrescente de carbono 14 num objecto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Moving Average trendline Esta linha de tendência evens out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se Período é definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, etc. Uma linha de tendência de média móvel usa esta equação: O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos na série, Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
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