Médias móveis: Estratégias 13 Por Casey Murphy. Senior Analyst ChartAdvisor Diferentes investidores usam médias móveis por diferentes motivos. Alguns os usam como sua principal ferramenta analítica, enquanto outros simplesmente os usam como um construtor de confiança para respaldar suas decisões de investimento. Nesta seção, bem apresentar alguns tipos diferentes de estratégias - incorporá-las ao seu estilo de negociação depende de você Crossovers Um crossover é o tipo mais básico de sinal e é favorecido entre muitos comerciantes porque remove todas as emoções. O tipo mais básico de crossover é quando o preço de um activo se move de um lado de uma média móvel e fecha-se sobre o outro. Os cruzadores de preços usam cruzamentos de preços para identificar mudanças no impulso e podem ser usados como uma estratégia básica de entrada ou saída. Como você pode ver na Figura 1, uma cruz abaixo de uma média móvel pode sinalizar o início de uma tendência de baixa e provavelmente será usada pelos comerciantes como um sinal para fechar quaisquer posições longas existentes. Por outro lado, um fechamento acima de uma média móvel abaixo pode sugerir o início de uma nova tendência de alta. O segundo tipo de crossover ocorre quando uma média de curto prazo atravessa uma média de longo prazo. Este sinal é usado pelos comerciantes para identificar que o impulso está mudando em uma direção e que um movimento forte provavelmente se aproxima. Um sinal de compra é gerado quando a média de curto prazo cruza acima da média de longo prazo, enquanto um sinal de venda é desencadeado por um cruzamento médio de curto prazo abaixo de uma média de longo prazo. Como você pode ver no gráfico abaixo, esse sinal é muito objetivo, e é por isso que é tão popular. Crossover triplo e a faixa média móvel As médias móveis adicionais podem ser adicionadas ao gráfico para aumentar a validade do sinal. Muitos comerciantes colocam as médias móveis de cinco, 10 e 20 dias em um gráfico e esperam até que a média de cinco dias atravesse os outros, geralmente esse é o sinal de compra primário. Esperar a média de 10 dias para atravessar acima da média de 20 dias é freqüentemente usada como confirmação, uma tática que muitas vezes reduz o número de sinais falsos. Aumentar o número de médias móveis, como visto no método do cruzamento triplo, é uma das melhores maneiras de avaliar a força de uma tendência e a probabilidade de a tendência continuar. Isso levanta a pergunta: o que aconteceria se você continuasse adicionando médias móveis. Algumas pessoas argumentam que se uma média móvel é útil, então 10 ou mais devem ser ainda melhores. Isso nos leva a uma técnica conhecida como faixa média móvel. Como você pode ver no gráfico abaixo, muitas médias móveis são colocadas no mesmo gráfico e são usadas para avaliar a força da tendência atual. Quando todas as médias móveis se movem na mesma direção, a tendência é dita ser forte. As reversões são confirmadas quando as médias atravessam e se dirigem na direção oposta. A capacidade de resposta às condições de mudança é explicada pelo número de períodos de tempo usados nas médias móveis. Quanto mais curtos os períodos de tempo utilizados nos cálculos, mais sensíveis a média são as ligeiras mudanças de preços. Uma das fitas mais comuns começa com uma média móvel de 50 dias e adiciona médias em incrementos de 10 dias até a média final de 200. Esse tipo de média é bom na identificação de atrasos de tendências a longo prazo. Filtros Um filtro é qualquer técnica usada na análise técnica para aumentar a confiança de um determinado comércio. Por exemplo, muitos investidores podem optar por esperar até que uma segurança cruza acima de uma média móvel e é pelo menos 10 acima da média antes de fazer um pedido. Esta é uma tentativa de garantir que o crossover seja válido e reduzir o número de sinais falsos. A desvantagem sobre confiar em filtros demais é que algum ganho é desistido e isso pode levar a sentir que você perdeu o barco. Esses sentimentos negativos diminuirão ao longo do tempo, pois você ajusta constantemente os critérios usados para o seu filtro. Não há regras estabelecidas ou coisas a serem observadas ao filtrar é simplesmente uma ferramenta adicional que lhe permitirá investir com confiança. Envelope médio móvel Outra estratégia que incorpora o uso de médias móveis é conhecida como um envelope. Esta estratégia envolve o planejamento de duas bandas em torno de uma média móvel, escalonada por uma porcentagem específica. Por exemplo, no quadro abaixo, um envelope 5 é colocado em torno de uma média móvel de 25 dias. Os comerciantes irão assistir essas bandas para ver se elas atuam como áreas fortes de suporte ou resistência. Observe como o movimento muitas vezes inverte a direção depois de se aproximar de um dos níveis. Um movimento de preço para além da banda pode sinalizar um período de exaustão, e os comerciantes irão procurar uma reversão em direção à média do centro. Crossovers média média Os avanços médios móveis são uma maneira comum em que os comerciantes podem usar as médias móveis. Um crossover ocorre quando uma Média de Movimento mais rápida (ou seja, uma Média de Movimento de Período mais curto) cruza acima de uma Média de Movimento mais lenta (ou seja, uma Média de Movimento de Período mais longo) que é considerado um cruzamento de alta ou abaixo do qual é considerado um cruzamento de baixa. O gráfico abaixo do SassyP Depository Receipts Exchange Traded Fund (SPY) mostra a Média de Movimento Simples de 50 dias e a média de movimentação simples de 200 dias, este é muitas vezes considerado pelas grandes instituições financeiras como um indicador de longo alcance da direção do mercado : Observe como a média móvel de longo prazo de 200 dias está em uma tendência alta, muitas vezes é interpretada como um sinal de que o mercado é bastante forte. Um comerciante pode considerar a compra quando o SMA de mais de 50 dias atravessa o SMA de 200 dias, e um comerciante pode considerar vender quando o SMA de 50 dias passa abaixo do SMA de 200 dias. No gráfico acima do SampP 500, ambos potenciais sinais de compra teriam sido extremamente rentáveis, mas o único sinal de venda potencial teria causado uma pequena perda. Tenha em mente que o crossover de média média móvel de 50 dias e 200 dias é uma estratégia de longo prazo. Para os comerciantes que desejam mais confirmação quando utilizam os crossovers do Moving Average, a técnica de cruzamento 3 Simple Moving Average pode ser usada. Um exemplo disso é mostrado no gráfico abaixo do estoque do Wal-Mart (WMT): O método da 3 Métodos simples simples pode ser interpretado da seguinte maneira: O primeiro crossover do SMA mais rápido (no exemplo acima, o SMA de 10 dias) Ao longo do próximo SMA mais rápido (SMA de 20 dias) atua como um aviso de que os preços podem estar a reverter a tendência no entanto, geralmente um comerciante não colocaria uma ordem de compra ou venda real então. Posteriormente, o segundo crossover do SMA mais rápido (10 dias) e o SMA mais lento (50 dias), pode desencadear um comerciante para comprar ou vender. Existem inúmeras variantes e metodologias para usar o método de cruzamento 3 Simple Moving Average, alguns são fornecidos abaixo: Uma abordagem mais conservadora pode ser esperar até o meio SMA (20 dias) atravessar o SMA mais lento (50 dias), mas isso É basicamente uma técnica de cruzamento de dois SMA, não uma técnica de três SMA. Um comerciante pode considerar uma técnica de gerenciamento de dinheiro de comprar um meio tamanho quando o SMA rápido atravessar o próximo SMA mais rápido e depois entrar na outra metade quando o SMA rápido cruza o SMA mais lento. Em vez de metades, compre ou venda um terço de uma posição quando o SMA rápido atravessa o próximo SMA mais rápido, outro terceiro quando o SMA rápido atravessa a SMA lenta e o último terceiro quando o segundo SMA mais rápido atravessa a SMA lenta . Uma técnica de crossover de média móvel que usa 8 Médias móveis (exponencial) é o Indicador de fita exponencial média móvel (veja: Fita exponencial). Os fluxos médios móveis são muitas vezes vistos por comerciantes. Na verdade, os cruzamentos são freqüentemente incluídos nos indicadores técnicos mais populares, incluindo o indicador de divergência da convergência média móvel (MACD) (ver: MACD). Outras médias móveis merecem uma consideração cuidadosa em um plano de negociação: as informações acima são apenas para fins informativos e de entretenimento e não constituem conselhos de negociação ou solicitação para comprar ou vender qualquer estoque, opção, futuro, commodity ou produto forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. A negociação é inerentemente arriscada. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de usar, os materiais e as informações fornecidas por este site. Veja a declaração de responsabilidade completa. O Estudo de Financiamento de Yahoo determina a melhor estratégia de negociação de Crossover de média móvel A Dow Jones Industrial Average obteve muita imprensa esta semana depois de sucumbir à sua primeira cruz de morte tradicional desde 2011, quando os índices de média móvel simples de 50 dias (SMA) Atravessou abaixo do seu SMA de 200 dias. Os comerciantes técnicos muitas vezes vêem esse cruzamento como um sinal técnico de longo prazo, mas os comerciantes que venderam o índice e seus componentes no momento da cruz venderam o Dow após uma queda de cerca de 3,5 por cento em menos de um mês. The Concept of Crossovers A idéia por trás dos cruzamentos de negociação é que uma média móvel de curto prazo acima de uma média móvel de longo prazo é um indicador do impulso ascendente em uma ação, e o oposto é verdadeiro sobre uma negociação média de curto prazo abaixo de um longo prazo, Média do termo. Este segundo cenário aconteceu com o Dow nesta semana, quando o SMA de 50 dias cruzou abaixo do SMA de 200 dias. Há números melhores Os SMAs de 50 dias e 200 dias são convencionalmente usados na determinação de cruzamentos, mas eles são as melhores médias para trocar o QG da ETF testou uma grande quantidade de combinações de médias móveis para determinar quais as duas médias geradas os maiores retornos comerciais cruzados . Eles usaram um total de 300 anos de dados diários e semanais de 16 índices globais diferentes para determinar quais duas médias móveis teriam produzido os maiores ganhos para comerciantes cruzados. Primeiro, o ETF HQ descobriu que as médias móveis exponenciais (EMAs), que pesam os preços mais recentes mais pesados do que os preços anteriores, apresentam melhores resultados que os SMAs, que pesam todos os preços no período de igualdade. Entre EMAs de curto e longo prazo, eles descobriram que a negociação dos cruzamentos das médias de 13 dias e 48,5 dias produziu os maiores retornos. A compra da cruz média de ouro de 1348,5 dias produziu um ganho médio de 94,90 g de 4,90%, melhor retorno do que qualquer outra combinação. É interessante notar que os comerciantes que usam essa estratégia venderiam o Dow em meados de junho quando negociavam em torno de 17875, quase 400 pontos acima do que negociava no momento do cruzamento de morte de SMA de 50200 dias no início desta semana. Veja mais de Benzinga 2015 Benzinga. Benzinga não fornece conselhos de investimento. Todos os direitos reservados. Parte 5: Previsões fora de amostra. 8 Parte 6: Problemas potenciais. 9 Parte 7: Onde nós vamos daqui. 10 Parte 1: Crossover Médio de Movimento Mínimo O conceito de um cruzamento médio de média dupla é bastante direto. Calcule duas médias móveis do preço de uma garantia, ou neste caso as taxas de câmbio de uma moeda. Uma média seria o curto prazo (ST) (estritamente relativo à outra média móvel) e o outro longo prazo (LT). Matematicamente falando, a média móvel a longo prazo (LTMA) terá uma variância mais baixa e se moverá na mesma direção que a média móvel de curto prazo, mas a uma taxa diferente. As diferentes taxas de direção, induz pontos em que os valores das duas médias móveis podem ser iguais ou cruzados entre si. Esses pontos são chamados de pontos cruzados. Na estratégia de negociação de transferência dual média dual, esses cruzamentos são pontos de decisão para comprar ou vender as moedas. O que esses pontos críticos implicam depende da abordagem que o investidor tem em sua estratégia. Existem duas escolas de pensamento: técnicas e de valor. A Abordagem Técnica sugere que quando a Média de Mudança de Curto Prazo (STMA) se desloca acima do LTMA, isso representa um sinal de Compra (ou Longo). (Inversamente, quando o STMA se desloca abaixo do LTMA, a Abordagem Técnica indica um sinal de Venda (ou Curto).) A intuição por trás dessa estratégia pode ser explicada em termos de impulso. Basicamente, o princípio do impulso indica que um preço que está subindo (ou para baixo) durante o período t é provável que continue a subir (ou para baixo) no período t1, a menos que existam provas em contrário. Quando o STMA se move acima do LTMA, isso fornece um indicador de atraso de que o preço está se movendo para cima em relação ao preço histórico. Compre alto, venda mais alto. O Value Approach oferece os sinais comerciais opostos à abordagem técnica. O Value Approach afirma que, quando o STMA atravessa de baixo para cima o LTMA, o investimento agora está sobrevalorizado e deve ser vendido. Por outro lado, quando a moeda STMA se desloca abaixo do LTMA, a moeda é subavaliada, deve ser comprada. A intuição por trás da abordagem do valor pode ser pensada simplesmente como uma abordagem de reversão média. Compre baixo (valor), venda alto (sobrevalorizado). Ambas as estratégias tentam alcançar o mesmo objetivo, mas fazê-lo em formas opostas umas às outras. Neste artigo, analisaremos as estratégias técnicas e de valor aplicadas às taxas de câmbio da EuroUSD. O gráfico a seguir mostra como a estratégia de negociação de cruzamento em movimento dual produz sinais de compra e venda. Observe que os ganhos e perdas são calculados tomando a diferença entre o preço (não o valor médio móvel) nos pontos de sinal. Assim, o preço real negociado será, com grande probabilidade, não igual aos valores médios móveis correspondentes. Parte 2: dados e metodologia Abaixo está uma tabela que resume os dados que usamos para esta tarefa: Observação sobre o software: o Microsoft Excel não conseguiu lidar com o número de observações que pudemos obter. Por conseguinte, era necessário utilizar um pacote de software diferente para fazer os cálculos ou escrever software nós mesmos. Nós decidimos que C era uma linguagem apropriada para usar. Nós escrevemos o código C para fazer as seguintes funções com os dados: 1. Limpe os dados, incluindo a filtragem de fins de semana, feriados e períodos obsoletos. 2. Destaque as médias móveis a longo e curto prazo especificadas. uma. Usou a série Fibonacci como ponto de partida para curto prazo e Longo prazo (primeiro 12 5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987 examinado. Resultados não diferentes de abaixo). B. Calcule todas as combinações de 10 incrementos de período até 1000. e. 10,50 230, 740 (tempo de execução de aproximadamente 30 minutos, 5050 combinações possíveis) 3. Calcule os pontos de cruzamento, 4. Identifique o cruzamento como Compra ou Venda 5. Calcule resultados: (com e sem deslizamento de 0.0003) e. Average winloss f. Períodos abaixo do investimento inicial g. Valor máximo do portfólio h. Valor minimo do portfólio 6. Determine quais médias móveis usar em testes fora da amostra. 7. Execute a análise da amostra. 8. Compare na amostra sem amostra. Parte 3: Na análise dos resultados da amostra A tabela abaixo resume os resultados dos ensaios experimentais que foram conduzidos. As seguintes são três análises principais dos cálculos de amostra: a estratégia de cruzamento de média dupla pode fornecer lucros estáveis quando não é assumida qualquer derrapagem. Além disso, não é preciso ser discernido ou seletivo na determinação dos parâmetros para as médias móveis de curto e longo prazos para serem bem-sucedidas. Quando o deslizamento é contabilizado nos cálculos de lucro, os resultados são muito diferentes da conclusão acima. Na verdade, mais de 65 das possíveis combinações de DMAC não são lucrativas, e existe um risco de queda considerável, empregando uma estratégia cega de DMAC. Ao comparar a abordagem técnica versus valor na amostra, é claro que a abordagem técnica executa significativamente a abordagem do valor, como evidenciado pelo retorno total médio. Compare 4.0 (técnico) com 11.4 (valor). Um pouco interessante, os parâmetros médios móveis a curto e a longo prazo que criam os retornos mais lucrativos são muito mais agrupados na abordagem técnica do que a abordagem de valor. Isso sugere que a abordagem técnica pode ser removida da amostra com mais facilidade. Parte 4: Seleção de parâmetros para análises fora de amostra Neste momento, desenvolvemos uma metodologia de seleção para determinar qual o intervalo de parâmetros de STMA e LTMA que recomendaríamos para a análise da amostra. O processo segue: Calculado 4.950 combinações de carteiras STLT para as saídas listadas na Parte 3. Ordenadas por Rentabilidade Selecionadas com retornos gt10 Ordenadas pelo valor ST Valores ST mais lucrativos agrupados entre 50-130 (Ver quadro abaixo) Ordenado pelo valor LT (repetido Metodologia para ST no LT) Os valores LT mais rentáveis agrupados entre 740-810 (Ver gráfico abaixo) Se fosse necessário escolher uma combinação única de DMAC, recomendaríamos o 100 (ST), 770 (LT) como a combinação final Seleção Observe que isso não representa o melhor desempenho das combinações rentáveis de 1746, em vez disso, representa um dos melhores candidatos com base nas distribuições descritas acima. Parte 5: Previsões fora de amostra A tabela abaixo resume os resultados de teste fora da amostra que foram realizados. A partir da análise fora da amostra, descobrimos que, utilizando um processo de seleção de parâmetros bem concebido, parece que realmente conseguimos selecionar combinações de DMAC rentáveis. As combinações fora da amostra mostraram melhora considerável em relação às combinações na amostra. Compare a rentabilidade 89 (selecionada, fora da amostra) versus 35 (todas as combinações possíveis, na amostra). Além disso, compare 2,5 retorno médio (selecionado, fora da amostra) versus 4.0 retorno médio (todas as combinações possíveis, na amostra). Talvez, ainda mais importante, os resultados selecionados e fora da amostra mostraram um desvio padrão muito menor e um risco negativo. Na verdade, o pior retorno entre os resultados fora da amostra foi um retorno de 2,7. Parte 6: Questões Potenciais Há partes de nossa análise que devem ser analisadas para determinar onde pode haver riscos subjacentes (ou seja, riscos) que podem não ser facilmente evidentes: 1) Os dados limpos e imparciais são vitais para uma boa análise. Dada a confiabilidade na fonte dos dados, nos sentimos bastante confiantes de que os dados são realmente precisos no entanto, nossa análise apenas examinou uma moeda única por um período de 2 anos. Embora nossa abordagem tenha uma natureza puramente técnica, esse conjunto de dados único não justifica a generalização em outras moedas ou classes de ativos (por exemplo, futuros e ações). 2) Metodologia Existe uma linha fina entre boa otimização e mineração de dados. Ao examinar todas as combinações possíveis de DMAC com parâmetros de STMA e LTMA entre 10 e 990, abrimos a tentação de mineração de dados para gerar resultados favoráveis, no entanto, empregando uma metodologia de seleção de parâmetros bem concebida, nos sentimos confiantes tomando a gama recomendada de Valores dos parâmetros fora da amostra. Considerando que quase 90 das combinações de DMAC selecionadas foram efetivamente lucrativas fora de amostra, é bastante improvável que possamos alcançar esses resultados através de uma metodologia de seleção de dados ou mineração de dados ou otimizada demais. 3) Risco Além de ter uma visão bastante superficial do desvio padrão do retorno esperado e do retorno total mínimo, não realizamos uma avaliação completa dos riscos envolvidos. Os investidores também estariam interessados em métricas, como a redução máxima em qualquer período de tempo. (Esta informação também seria relevante para a estrutura de incentivos para gestores de hedge funds). Em suma, um exame mais aprofundado dos riscos deve ser explorado. Talvez essa análise possa produzir uma abordagem de filtro para comprar e vender sinais. Como resultado, não precisamos adotar uma estratégia sempre em (excluindo fins de semana). Parte 7: Onde é que vamos daqui É claro a partir de nossos resultados, tanto nas análises de amostra quanto fora da amostra, que deve haver maneiras ainda mais inteligentes de capturar os lucros disponíveis com a estratégia de negociação da DMAC. Capture mais lucros através de melhores estratégias de temporização Podemos ver a partir do gráfico DMAC (ver Seção 1) que grande parte do lucro potencial é perdido quando o sinal de negociação é fornecido. Isso ocorre porque a média móvel é um indicador de atraso de tendência que apenas reflete a ação do preço passado. Como mostramos em nossa análise e resultados, a maior parte do potencial de lucro é perdida nesse ponto para os custos de negociação (ou seja, os bancos obtêm no mercado de câmbio). Para capturar mais lucros disponíveis, recomendamos investigar as seguintes ideias e estratégias. Preço vs. SMA Crossover Strategy. Recomendamos explorar uma análise de um crossover de preço vs. SMA. Desta forma, um dos atrasos médios móveis é removido da análise. Com efeito, isso torna os sinais de Buysell mais oportunos na natureza. Os problemas potenciais com esta estratégia incluem: aumento de transações e, portanto, custos. Ação contra sinais negativos (ou seja, mais whipsaws). A pesquisa de análise técnica tende a sugerir que as estratégias de negociação da DMAC superam as estratégias de negociação da SMA. Tendência do modelo versus períodos de negociação. Há ciclos nos dados que mostram períodos de tempo onde os preços têm variações muito pequenas em torno de um preço similar ou, em outras palavras, eles estão em um período comercial. Além disso, há períodos em que os preços estão fazendo movimentos fundamentais de um alcance para outro, ou períodos de tendência. Investigar diferentes regras de negociação no software que ajudaria a identificar quando esses períodos começarem e finalizar poderiam ser muito poderosos. Entre as abordagens possíveis, estão os indicadores técnicos tradicionais, como ADX (DI e DI), osciladores para períodos de negociação (ou seja, RSI, CCI). Alternativamente, abordagens estatísticas mais avançadas, como os modelos escondidos de Markov, poderiam ser examinadas. Regras de negociação adicionais: Slope Change Analysis. É possível que uma análise da direção da inclinação possa ser útil para capturar alguns dos lucros perdidos. Nesse cenário, a direção absoluta da inclinação poderia determinar a decisão de comércio junto com a análise da inclinação relativa da média dupla em movimento. Embora este tipo de análise também esteja atrasado e limite uma estratégia de impulso, pode haver algum valor para a investigação de se o modelo poderia se tornar mais robusto através da inclusão. Regras de negociação adicionais: desvio padrão do LTMA. Nesta estratégia, uma decisão de saída pode ser feita quando o preço atual se move maior do que um desvio padrão prescrito, longe da média móvel a longo prazo. Esse tipo de regra de negociação poderia ajudar a capturar os lucros que de outra forma seriam perdidos quando um pico voltar (ou voltar) antes que as médias móveis cruzem novamente. Os riscos potenciais desta estratégia incluem: Não permite montar a onda de lucro induzindo saídas antecipadas de negociações de lucro. Aumento de custos de negociação Seleção de Classes de Ativos (Moedas, Títulos e Futuros) Em nossa análise, utilizamos dados que nos foram fornecidos por Professor Campbell Harvey. É razoável supor que é possível passar por uma análise para selecionar moedas e títulos mais lucrativos. Alguns métodos possíveis para seleção incluem Várias telas de atributos de pools de títulos e moedas, incluindo telas univariadas e bivariadas, poderiam produzir resultados mais lucrativos. Regressões preditivas dos atributos desejáveis, incluindo liquidez e volatilidade, etc. para moedas, títulos e futuros. Análise de eventos catastróficos Na sequência de múltiplos eventos principais ou catastróficos nos últimos 3 anos, incluindo: agosto de 1998 (padrão do russo) março de 2000 (queda no mercado de ações dos EUA) 11 de setembro de 2000 (Ataque terrorista). Embora tenhamos incluído dois desses três eventos em nossos dados, ainda sentimos que uma análise deve ser feita para planejar tais eventos (ou seja, estratégias de saída) e seu impacto em nossas posições.
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