Mudança média 210

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado 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. Mark Shipman Investment Books and Seminar Review Mark Shipman, agora 45 é autodidata, auto-feito multi-milionário que deixou a escola em 16 no final dos anos 70. No momento em que ele permaneceu desempregado por uma quantidade considerável de tempo, mas teve sorte em conseguir um emprego em um banco. Mark começou a ler livros de investimento escritos por comerciantes bem sucedidos e entrou no mercado de futuros onde ele construiu sua fortuna de apoiar seu próprio julgamento com seu próprio dinheiro. Ele tinha seus pais remortgage sua casa e emprestado de parentes - eu acredito que ele começou com cerca de 60 kg. Depois de fazer uma fortuna nos poços de ursos mortais das salas de negociação de futuros dos anos 80, ele deixou a Cidade para estabelecer um fundo de investimento para clientes ricos Silver Knight Investment Management, que retornou 20 por ano de 1990 a 1996. No entanto, ele diz que ele encontrou Isso também foi restritivo e terminou dobrando-o há 12 anos. Ele então entrou em buy-to-let investing e, em seguida, voltou para o mercado de ações em sua própria conta. Mark Shipman se aposentou duas vezes, a última vez com 36 anos. Agora ele dirige seminários comerciais (porque ele gosta de ensinar pessoas que ele diz), possui cavalos de corrida, joga poker e escreve pequenos livros com grandes títulos como: The Next Big Investment Boom: Learn the Secrets De Investir de um Mestre e como lucrar com commodities e dinheiro grande, pouco esforço. Uma estratégia vencedora para investimentos rentáveis ​​a longo prazo. A única coisa que eu gostei de Mark Shipman foi realmente vê-lo no show de dinheiro atrasado e ser capaz de julgá-lo tanto quanto a como ele se expressou no que ele disse. Mark Shipman aparece como um personagem bastante confiável que sabe como se expressar e parece um homem cheio de conhecimento, astúcia, confiança e sucesso. Mark Shipman prega que não há um esquema de criação de dinheiro rápido e raro - ele diz que quem lhe diz que está mentindo. Ele também defende disciplina e paciência e usa propagação de apostas como uma maneira eficiente de negociar os futuros no Reino Unido e na Irlanda. No entanto, Shipman adverte que a propagação de apostas e futuros não são para todos - você pode usar os futuros para alavancar seu dinheiro, mas corre o risco de se comprometer e, em seguida, você só precisa de um pequeno movimento no mercado contra você para limpar sua conta. Assim, as negociações de futuros e a propagação de apostas só são apropriadas para pessoas que entendem os riscos de alavancagem. Ele diz que comerciantes tipicamente bem sucedidos são muito silenciosos, muito calmos, muito chatos - e que a negociação como uma atividade não é tão emocionante quanto todos pensam. As mulheres são melhores no comércio do que os homens e se você olha nos últimos tempos, alguns dos comerciantes mais bem-sucedidos eram mulheres. Os homens tendem a ser mais agressivos, tendem a querer intimidar o mercado, menos propensos a aceitar quando estão errados e cortar sua posição - as mulheres, eu acredito, são muito melhores nisso do que os homens - Mark Shipman. Crítica de Mark Shipmans Private Spread Betting e seminários Mark afirma ter feito a maior parte de sua fortuna com o uso de dois padrões de gráficos muito simples, fortificados com paciência e disciplina, para buscar tendências que levam toda a classe de ativos do não amor a um preço superior a vários anos Períodos. O sistema Mark Shipmans é relativamente simples. Ele não entra em nenhuma posição a menos que satisfaça seus critérios de inscrição conforme descrito no livro e ele espera que as commodities satisfaçam esses critérios no futuro - e ele suspeita que ele estará envolvido em muitos deles na próxima década. Ele não negocia análise fundamental, mas usa análise técnica. Ele usa uma média móvel de 40 semanas e vai por muito tempo se o preço de fechamento no final da semana for maior do que todos os preços de fechamento das 12 semanas anteriores e se o preço estiver acima da média móvel de 40 semanas (somente se a média móvel de 40 semanas for Aumentar). Ele então vende esse longo comércio se o preço mergulhar abaixo da média móvel de 40 semanas. Shipman argumenta que a negociação é principalmente um desafio psicológico e que, uma vez que você planeja um sistema de negociação, você deve cumpri-lo - independentemente de grandes prejuízos. Eu li seu livro e lê-o algumas vezes. Ao espreitar o livro novamente, são 150 páginas das quais muitos explicam sobre as diferentes commodities quanto ao feijão de soja, café e assim por diante. Ele coloca alguns conceitos básicos (médias móveis) de negociação técnica e propõe propagação de apostas para tentar vencer os profissionais em um jogo de soma zero. Sua estratégia e comentários gerais são sólidos, embora existam elementos sobre os quais não gosto. Por exemplo, usando seu método, você nunca compra um estoque que mergulhe. Você só compra um estoque que tenha uma tendência de alta clara e com uma média móvel de 200 que está subindo. Etc. Então, isso mitiga contra a compra do que você conhece é uma excelente empresa (depois de fazer sua lição de casa), mas tem um mergulho de curto prazo. Etc. Além disso, não há dúvida de que seu sistema é bom para agarrar uma disciplina educacional sólida, mas não funciona o tempo todo ou, de qualquer outra forma, todos estariam usando. E pode um simples sistema de média móvel ser um substituto para pesquisa detalhada em algumas ações, como no Princípio Zulu de Jim Slaters - acho que não. De certa forma, ele também parece se contradizer. Por exemplo, ele entra em cargos devido a razões técnicas, mas seu livro é sobre o motivo pelo qual as commodities são boas desde uma perspectiva fundamental e que as commodities estão em um mercado leal secular. Mark Shipman afirmou que a China e a Índia mudaram o mundo além de tudo o que vimos no passado e ainda há um longo caminho a percorrer para commodities. Mas se ele é tão forte quanto aos fundamentos, por que ele estressaria os tecnicismos tanto e pensaria em sair da posição todas as semanas. Além disso, ele diz que não existe um sistema de roupagem rápido e raro. No entanto, o Times hes citou dizendo que todos podem fazer o bem apenas Efetuando login na internet por uma hora por semana. Parece que ele não é curto em negócios. Ele se descreve como um investidor de longo prazo e não considera o que ele faz na negociação de fato ele ocupou cargos por anos, por exemplo, ele ocupou uma posição de ouro por meses e meses finais. Parece que o foco dele é exclusivamente na exploração de mercados de touro. Ele também não troca ações individuais muitas vezes porque ele diz que as ações individuais são muito menos suscetíveis a tendências do que índices ou commodities e também com estoques individuais que você está lidando com a administração mais do que qualquer outra coisa. Na verdade, eu nunca o vi publicando negócios individuais em seu site, mas talvez ele não possa fazê-lo, pois isso seria visto afiliar-se a um estoque específico (). Além disso, ele avisa que seu sistema não funciona bem quando os mercados estão à deriva sem uma direção clara. Eu seria um pouco céptico do ponto de vista de que o que ele está ensinando não é como ele ganhou seu dinheiro - se eu me lembrar corretamente quando ele, como no show de dinheiro atrasado, fala sobre um número de pessoas com computadores que correm o dia inteiro em sua casa Não corresponde à visão de um investidor de longo prazo. Então, de alguma forma, eu acho que ele fez seus milhões negociando de um jeito e agora está apenas dando conselhos básicos de investimento que você pode encontrar em qualquer lugar na parte traseira de sua reputação. (O que não é necessariamente uma coisa ruim se o conselho for bom). Sem dúvida, Mark Shipman é muito bem respeitado. Eu conheço um investidor com um portfólio de sete figuras que usa métodos muito similares para Shipman por uma grande parte de seus investimentos. O próprio Shipman usa seu sistema, mas apenas cerca de um quinto do seu fundo de investimento e, em seguida, apenas para índices como o FTSE, o Dow Jones ou o Nikkei. Se você deseja ver suas atuais negociações abertas, basta ir ao seu seguidor de tendências do site. Ele atualiza todas as segundas tardias com suas novas posições para a semana. Suas posições não mudam tudo isso com freqüência, como você verá. Seus livros também valem a pena ler, mas participar de um de seus seminários não vem exatamente barato na pound700. Note-se que, como parte do curso, você também pode ter contato contínuo com ele. Mark Shipmans Book Review: The Next Big Investment Boom: Aprenda os segredos de investir de um mestrado e como lucrar com commodities A experiência comercial de Shipmans reflete em seu trabalho escrito. Ele escreve em um estilo fácil de ler e consegue explicar muito bem seus métodos. Eu particularmente encontrei os capítulos sobre o lado psicológico da especulação e o exame dos booms de investimento anteriores interessantes. Shipman discute os mercados irracionais do passado, como o crescimento imobiliário de Tokyos nos anos 80, a bolha de tecnologia dos anos 90 e todos os perenes favoritos, mania de tulipas na Holanda do Renascimento. O livro descreve os três estágios de qualquer ciclo do mercado, identificados pela escala de sua popularidade e observações do comportamento dos participantes. A estratégia de investimento de Shipmans usa a análise de estágio como uma indicação de onde a tendência está em, até que ponto o touro deixou de correr e quando colocar um pé na porta. Mark Shipman defende uma visão de longo prazo de commodities bem como a de Jim Rogers em Hot Commodities, os principais fatores que alimentam o preço das commodities aumentam a crescente demanda na Ásia e outras economias emergentes, aliado à baixa rentabilidade nos últimos anos, forçando muitos produtores a sair Os mercados. Ao contrário de Rogers, Shipman combina análises fundamentais de longo alcance com análise técnica simples a Richard Donchian. O dimensionamento da posição é simples: use um máximo de margem dupla (isto é, se a margem de um contrato for 1.000, então você deve ter 3.000 por contrato investido). Geralmente, não há nada de novo no lado técnico de sua abordagem como seguimento de tendência, as médias móveis e os breakouts existem há anos (usado pelas tartarugas, por exemplo). No entanto, para seu crédito, Shipman os combina com um uso interessante da análise fundamental para produzir uma estratégia lógica e aparentemente sólida. Este livro tem agora mais de 2 anos e, embora Mark dê razões muito convincentes sobre o motivo pelo qual estamos no início de um boom em commodities, parece que a bolha de commodities já estourou. O petróleo caiu para menos de 50 o barril a partir do seu pico 150 e o ouro diminuiu para cerca de 850 onças. O próprio Mark Shipman admitiu recentemente que pode apostar em aderir ao índice ou ETFs em vez de arriscar dinheiro em commodities individuais, pois poderia haver mais turbulências se a economia global entrasse em recessão. Talvez o valor real na leitura deste livro seja ver como um profissional se aproxima e ganha lucros nos mercados. O autor usa a propagação de apostas como um veículo de negociação eficiente em termos fiscais, mas ele realmente não abrange apostas espalhadas - em qualquer caso, você pode encontrar uma boa explicação de propagação de apostas e seu funcionamento neste site. 2º Livro: Grande Dinheiro, Pouco Esforço: Uma Estratégia Vencedora para Investimento Rentável a Longo Prazo Este é o segundo livro escrito por Mark Shipman e, basicamente, é um subconjunto das informações apresentadas no primeiro livro: The Next Big Investment Boom. O livro enfoca a idéia específica de usar o cruzamento da compra quando a média móvel de 30 muda a média móvel de 50 dias. Provavelmente, você não precisa comprar os dois livros, especialmente considerando que 20 páginas deste livro são preenchidas com o nome de cada empresa dentro do SampP500, o FTSE, o DOW, etc Comentários Opiniões Publique-os usando o formulário abaixo para outros comerciantes para ver Mark Shipman dirige seu workshop de investidores de um dia de Dublin, na Irlanda (seu curso de investimento é direcionado principalmente para os melhores preços de propaganda irlandesa). Alguém o pegou em um dos Delta Index Talks em Dublin. Recomende isso nos métodos da série GoogleTime. Os métodos da série temporal são técnicas estatísticas que usam dados históricos acumulados ao longo de um período de tempo. Os métodos da série temporal suportam que o que ocorreu no passado continuará a ocorrer no futuro. Como sugere o nome da série temporal, esses métodos relacionam a previsão com apenas um fator - tempo. Eles incluem a média móvel, alisamento exponencial e linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares para previsão de curto alcance entre empresas de serviços e fabricação. Esses métodos assumem que os padrões ou tendências históricas identificáveis ​​ao longo do tempo se repetirão. Média móvel Uma previsão de séries temporais pode ser tão simples como usar a demanda no período atual para prever a demanda no próximo período. Isso às vezes é chamado de uma previsão ingênua ou intuitiva. 4 Por exemplo, se a demanda é de 100 unidades nesta semana, a previsão para a próxima semana, a demanda é de 100 unidades, se a demanda for de 90 unidades, então a demanda de semanas a seguir é de 90 unidades, e assim por diante. Este tipo de método de previsão não leva em consideração o comportamento da demanda histórica, ele depende apenas da demanda no período atual. Ele reage diretamente aos movimentos normais e aleatórios da demanda. O método de média móvel simples usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão. Isso tende a atenuar ou suavizar os aumentos e diminuições aleatórias de uma previsão que usa apenas um período. A média móvel simples é útil para prever a demanda que é estável e não exibe nenhum comportamento de demanda pronunciado, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias móveis são calculadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o antecessor deseja suavizar os dados da demanda. Quanto maior o período médio móvel, mais suave será. A fórmula para calcular a média móvel simples é a Computação de uma Média Móvel Simples O Instant Paper Clip Office Supply Company vende e entrega material de escritório para empresas, escolas e agências dentro de um raio de 50 milhas de seu armazém. O negócio de suprimentos de escritório é competitivo e a capacidade de entregar ordens prontamente é um fator para obter novos clientes e manter os antigos. (Os escritórios normalmente não efetuam pedidos quando são baixos os suprimentos, mas quando eles estão completamente esgotados. Como resultado, eles precisam de seus pedidos imediatamente). O gerente da empresa quer estar certo de que drivers e veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e Eles têm estoque adequado em estoque. Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de pedidos que ocorrerão no próximo mês (ou seja, para prever a demanda por entregas). A partir dos registros das ordens de entrega, a administração acumulou os seguintes dados nos últimos 10 meses, dos quais pretende calcular as médias móveis de 3 e 5 meses. Deixe-nos assumir que é o final de outubro. A previsão resultante da média móvel de 3 ou 5 meses é tipicamente para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro. A média móvel é calculada a partir da demanda por pedidos para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula: A média móvel de 5 meses é calculada a partir dos dados anteriores de demanda de 5 meses da seguinte forma: Os 3 e 5 meses As previsões médias móveis para todos os meses de dados da demanda são mostradas na tabela a seguir. Na verdade, apenas a previsão de novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada pelo gerente. No entanto, as previsões anteriores para meses anteriores nos permitem comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Médias de três e cinco meses Ambas as previsões da média móvel na tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de suavização pode ser observado na figura a seguir em que as médias de 3 meses e 5 meses foram superpostas em um gráfico dos dados originais: a média móvel de 5 meses na figura anterior suaviza as flutuações em maior medida do que A média móvel de 3 meses. No entanto, a média de 3 meses reflete melhor os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões que usam a média móvel de longo prazo são mais lentas para reagir às mudanças recentes na demanda do que as feitas com médias móveis de menor período. Os períodos extras de dados amortecem a velocidade com que a previsão responde. Estabelecer o número apropriado de períodos para usar em uma previsão média móvel geralmente requer alguma quantidade de experimentação de tentativa e erro. A desvantagem do método da média móvel é que ele não reage às variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais. Os fatores que causam alterações são geralmente ignorados. É basicamente um método mecânico, que reflete os dados históricos de forma consistente. No entanto, o método da média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido e relativamente barato. Em geral, esse método pode fornecer uma boa previsão para o curto prazo, mas não deve ser empurrado para o futuro. Média Variável Ponderada O método da média móvel pode ser ajustado para refletir mais adequadamente as flutuações nos dados. No método da média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos dados mais recentes de acordo com a seguinte fórmula: Os dados da demanda para PM Computer Services (mostrado na tabela para o Exemplo 10.3) parecem seguir uma tendência linear crescente. A empresa quer calcular uma linha de tendência linear para ver se ela é mais precisa do que o alívio exponencial e as previsões de suavização exponencial ajustadas desenvolvidas nos Exemplos 10.3 e 10.4. Os valores necessários para os cálculos de mínimos quadrados são os seguintes: usando esses valores, os parâmetros para a linha de tendência linear são calculados da seguinte forma: Portanto, a equação linear da linha de tendência é Para calcular uma previsão para o período 13, vamos x 13 na linear Linha de tendência: o gráfico a seguir mostra a linha de tendência linear em comparação com os dados reais. A linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - ou seja, para ser um bom ajuste - e, portanto, seria um bom modelo de previsão para esse problema. No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear é que ela não se ajustará a uma mudança na tendência, pois os métodos de previsão de suavização exponencial serão, é assumido que todas as futuras previsões seguirão uma linha reta. Isso limita o uso desse método para um período de tempo mais curto em que você pode estar relativamente certo de que a tendência não mudará. Ajustes sazonais Um padrão sazonal é um aumento repetitivo e diminuição da demanda. Muitos itens de demanda exibem comportamento sazonal. As vendas de roupas seguem padrões sazonais anuais, com demanda por roupas quentes aumentando no outono e no inverno e diminuindo na primavera e no verão, à medida que a demanda por roupas mais frescas aumenta. A demanda por muitos itens de varejo, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, roupas, aparelhos eletrônicos, presuntos, perus, vinho e frutas, aumentam durante a temporada de férias. A demanda do cartão de felicitações aumenta em conjunto com dias especiais, como Dia dos Namorados e Dia das Mães. Padrões sazonais também podem ocorrer de forma mensal, semanal ou mesmo diária. Alguns restaurantes têm maior demanda na noite do que no almoço ou nos fins de semana em vez de dias úteis. O tráfego - daí as vendas - nos shoppings começa em sexta e sábado. Existem vários métodos para refletir padrões sazonais em uma previsão de séries temporais. Descreveremos um dos métodos mais simples usando um fator sazonal. Um fator sazonal é um valor numérico que é multiplicado pela previsão normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda por cada período sazonal pela demanda anual total, de acordo com a seguinte fórmula: Os fatores sazonais resultantes entre 0 e 1,0 são, de fato, a parcela da demanda anual total atribuída a Cada temporada. Esses fatores sazonais são multiplicados pela demanda prevista anual para produzir previsões ajustadas para cada estação. Computação de uma previsão com ajustes sazonais O Wishbone Farms cresce perus para vender a uma empresa de processamento de carne ao longo do ano. No entanto, a sua alta temporada é, obviamente, durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro. A Wishbone Farms experimentou a demanda por perus nos últimos três anos, mostrada na tabela a seguir: por ter três anos de dados da demanda, podemos calcular os fatores sazonais dividindo a demanda trimestral total por três anos pela demanda total em todos os três anos : Em seguida, queremos multiplicar a demanda prevista para o próximo ano, 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre. Para realizar isso, precisamos de uma previsão de demanda para 2000. Nesse caso, uma vez que os dados de demanda na tabela parecem exibir uma tendência geralmente crescente, calculamos uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter um impacto Estimativa de previsão: assim, a previsão para 2000 é 58.17, ou 58.170 perus. Usando esta previsão anual da demanda, as previsões corrigidas sazonalmente, SF i, para 2000, estão comparando essas previsões trimestrais com os valores reais da demanda na tabela, eles pareceriam relativamente boas estimativas de previsão, refletindo as variações sazonais nos dados e A tendência geral ascendente. 10-12. Como é o método da média móvel semelhante ao suavização exponencial 10-13. O efeito sobre o modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização 10-14. Como o alisamento exponencial ajustado difere do alisamento exponencial 10-15. O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado 10-16. Nos exemplos de capítulo para métodos de séries temporais, a previsão inicial foi sempre assumida como a mesma que a demanda real no primeiro período. Sugerir outras formas em que a previsão inicial pode ser derivada no uso real. 10-17. Como o modelo de previsão da linha de tendência linear difere de um modelo de regressão linear para a previsão de 10-18. Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel e média móvel ponderada, suavização exponencial e suavização exponencial ajustada, e linha de tendência linear, qual você considera o melhor Porquê 10 a 19. Quais vantagens o alinhamento exponencial ajustado tem sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência 4 K. B. Kahn e J. T. Mentzer, Previsão em Mercados de Consumidores e Industriais, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (verão de 1995): 21-28.