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 perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Guia para Excel para Finanças: Indicadores Técnicos A Microsoft oferece sofisticados recursos de análise estatística e de engenharia com o Analysis ToolPak. Os gráficos do mercado de ações e os indicadores técnicos relacionados podem ser manipulados usando este serviço, mas não há realmente nenhum recurso específico de análise técnica diretamente no aplicativo do Excel. No entanto, há uma série de aplicativos de terceiros que podem ser comprados e usados como complementos para complementar o pacote estatístico Excels. Além disso, uma série de indicadores técnicos podem ser criados usando gráficos básicos e fórmulas no Excel. Abaixo está uma visão geral de uma série de indicadores técnicos primários e como eles podem ser criados no Excel. Pivot Points Pivot points (PP) estão intimamente relacionados aos níveis de suporte e resistência, que são abordados em mais detalhes abaixo. Na sua forma mais simples, um ponto de pivô é calculado tomando a média do preço alto, baixo e de fechamento de um estoque ou de um ativo financeiro (abaixo é um exemplo no Excel.) Os níveis de negociação podem ser facilmente inseridos no Excel, ou através de Downloads de dados do Yahoo Finance, conforme detalhado na seção anterior. Este ponto de pivô constitui a base para níveis de suporte e resistência, conforme detalhado a seguir. Suporte e resistência Os níveis de suporte e resistência são usados para indicar os pontos em que um estoque pode não cair abaixo ou trocar acima, sem uma certa dificuldade. Nesses níveis, um estoque pode ver algum suporte, ou pode quebrar diretamente através dele no caminho para novos ou baixos novos. Usando pontos de pivô, o primeiro nível de resistência é calculado ao duplicar o ponto de pivô e, em seguida, subtraindo o ponto baixo do intervalo de negociação utilizado. O primeiro nível de suporte também dobra o valor do ponto de pivô, mas subtrai o alto preço de negociação. Um segundo nível de resistência pode ser calculado adicionando a diferença das negociações alta e baixa ao ponto de pivô. O segundo nível de suporte subtrai a diferença dos negócios altos e baixos do ponto de pivô. O terceiro nível de resistência e suporte é calculado da seguinte forma: Terceira resistência Alta 2 (PP - Baixa) Terceira suporte Baixa - 2 (Alto - PP) Tabelas dinâmicas No Excel, os relatórios da tabela dinâmica ajudam a resumir, analisar, explorar e apresentar dados básicos de resumo . Como tal, é personalizável a análise de indicadores técnicos nos mercados financeiros. De acordo com o Excel, aqui está uma visão geral do que eles podem ajudar um usuário a fazer: Consulte grandes quantidades de dados de várias maneiras fáceis de usar.13 Os dados numéricos subtotais e agregados, resumem dados por categorias e subcategorias e criam cálculos e fórmulas customizados.13 Expanda e colapse os níveis de dados para focalizar seus resultados e detalhe os detalhes dos dados resumidos para áreas de interesse para você.13 Mova as linhas para colunas ou colunas para linhas (ou gireio) para ver diferentes resumos dos dados de origem.13 Filtro , Classifique, agrupe e compense o subconjunto de dados mais útil e interessante para permitir que você se concentre nas informações que deseja.13 Presente relatórios em linha ou impressos concisos, atraentes e anotados. 13 Bandas de Bollinger A Bollinger Band é uma banda que traçou dois desvios padrão longe de uma média móvel simples. Abaixo está um gráfico das Bandas de Bollinger: um blog que fornece uma visão geral da análise técnica para iniciantes recentemente forneceu uma visão geral de como um Bollinger Band pode ser criado no Excel. Abaixo está uma visão geral das entradas primárias: Coluna. Valores e fórmulas a serem criados: Uma empresa nomeada B Abrir C Elevada D baixa E LTPclose F Volumes Médias móveis Uma média móvel é usada para rastrear as tendências da forma como um estoque ou um ativo financeiro é negociado. Destina-se a suavizar as flutuações diárias e a indicar se o ativo pode estar negociando acima, em ou abaixo de certas tendências ao longo do tempo. Com dados existentes que incluem uma data e níveis de negociação diária, uma média móvel pode ser calculada no Excel. A função MÉDIA no Excel será usada para calcular as médias móveis para determinados intervalos, como uma média móvel de 50 dias ou 200 dias. Então, pode-se determinar como o recurso está sendo negociado atualmente em relação a essa média móvel. Índice de Força Relativa O índice de força relativa, ou RSI, pode ser calculado no Excel por meio de um cálculo direto da célula. O RSI é um indicador de momentum técnico que compara a magnitude dos ganhos recentes com as perdas recentes em uma tentativa de determinar as condições de sobrecompra e sobrevenda de um activo. É calculado usando a seguinte fórmula: 13 RSI 100 - 100 (1 RS) RS é igual Para a Média de x dias para cima fecha, dividida pela Média de x dias fechados. Guia para Excel para finanças: Métodos de avaliação O Ciclo Tendência SCOFF foi criado por Doug Schaff. O STC combina as vantagens dos indicadores de tendência, osciladores cíclicos e de contra-tendência em um único indicador. Schaff Trend Cycle não é baseado no preço Close (como é o caso de outros indicadores), mas seu cálculo é baseado em outros valores de indicadores. Assim, o comerciante técnico pode obter sinais Buy and Sell, excluindo muitas whipsaws falsas. Além disso, o STC gera sinais em breve, mesmo antes que a tendência mude. Essa é a razão pela qual é considerado ser um dos melhores indicadores de análise técnica de todos os tempos. O índice True strength (também conhecido como indicador TSI) foi desenvolvido por William Blau. Ele o publicou na revista Análise Técnica de Stocks e Commoditiesrdquo em 1991, mas também sugerimos que você leia seu livro ldquoMomentum, Direction e Divergencerdquo (1995). O indicador TSI é de fato um oscilador de momentum. A idéia básica que está por trás disso é mostrar tanto a força quanto a tendência atual e as condições de sobrecompra (ou sobrevenda). O indicador TRIX é uma abreviatura de lsquo TRI ple e X ponentialrsquo, pois é baseado na média móvel exponencial lisa triplicada. Foi desenvolvido por Jack Hutson, um editor para análise técnica da revista Stocks and Commodities, no início de 1980rsquos. Na verdade, o indicador TRIX é um oscilador (ele oscilou em torno de sua linha central) que combina a tendência (as médias móveis são o indicador de tendência) com seu impulso. A principal idéia que está por trás do TRIX é filtrar o ruído do preço e movimentos de preços insignificantes, de modo que os analistas técnicos podem ver melhor a tendência e quanto ele domina. Chande Momentum Oscillator (também conhecido como indicador de OCM) foi desenvolvido por Tushar S. Chande ndash, um conhecido analista técnico e comerciante de mercados de futuros e o autor do livro de análise técnica lsquoBeyond. O indicador de OCM foi descrito primeiro em outro livro aclamado, o lsquo The New Technical Traderrsquo (Tushar S. Chande e Stanley Kroll, ano de 1994). O CMO é semelhante a outros osciladores de momentum (por exemplo RSI ou Stochastics). À semelhança do oscilador RSI, os valores de CMO se movem no intervalo de -100 a 100 pontos e seu objetivo é detectar as condições de mercado de sobrecompra e sobreposição. Ao contrário do oscilador RSI, a CMO calcula o impulso de preços tanto no ndash quanto nos dias em cima, bem como nos dias baixos. O cálculo da OCM baseia-se em valores de preços não suavizados, o que significa que pode atingir seus extremos com mais freqüência e os balanços de curto prazo são mais visíveis. Zig Zag (também indicador de ziguezague) é popular, especialmente entre comerciantes técnicos cujo objetivo é identificar a tendência atual no mercado. Este indicador é usado para remover o ruído do mercado da tabela de preços, de modo que a tendência pode tornar-se muito mais clara. Ao contrário de outros indicadores de análise técnica, não calcula números exatos que sinalizariam o momento certo para vender ou comprar. É mais como padrões de gráfico que está sendo desenhado em um gráfico e torna a tendência (também oscilação de preços) mais visível. O cálculo do Zig Zag pode ser baseado em mais tipos de preços. Geralmente, é calculado em preços fechados, mas também pode ser baseado nos preços médios altos e baixos ou nos preços da OHLC. O indicador de HMA é uma abreviatura comum de Hull Moving Average. A média foi desenvolvida por Allan Hull e é usada principalmente para identificar a tendência atual do mercado. Ao contrário do SMA (média móvel simples), a curva da média móvel de Hull é consideravelmente mais suave. Além disso, porque seu objetivo é minimizar o atraso entre HMA e preço, segue a atividade de preços muito mais próxima. É usado especialmente para negociação de médio e longo prazos. ZLEMA é uma abreviatura de Zero Lag Exponential Moving Average. Foi desenvolvido por John Ehlers e Rick Way. ZLEMA é uma espécie de média móvel exponencial, mas sua principal idéia é eliminar o atraso decorrente da própria natureza das médias móveis e outras tendências seguindo os indicadores. Na medida em que segue o preço mais próximo, ele também oferece uma melhor promediação de preços e responde melhor às variações de preços.
No comments:
Post a Comment