8.5 Média móvel do ponto final A média móvel do ponto final (EPMA) estabelece um preço médio ajustando uma linha recta de mínimos quadrados (ver Regressão linear) através dos últimos preços de fechamento de N dias e tomando o ponto final da linha (ou seja, a linha como no último Dia) como a média. Este cálculo é utilizado por vários outros nomes, incluindo a média móvel dos mínimos quadrados (LSQMA), a regressão linear em movimento ea previsão das séries temporais (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified movendo averagerdquo é a mesma coisa também. A fórmula acaba sendo uma média ponderada simples de preços de N passados, com pesos indo de 2N-1 para baixo para - N2. Isso é facilmente derivado das fórmulas de mínimos quadrados, mas apenas olhando para as ponderações a conexão com os mínimos quadrados não é nada óbvio. Se p1 é todayrsquos próximo, p2 yesterdays, etc, então Os pesos diminuem por 3 para cada dia mais velho, e vão negativo para o terço o mais velho dos N dias. O gráfico a seguir mostra que para N15. Os negativos significam que a média é ldquooverweightrdquo em preços recentes e pode overshoot ação de preço após um salto súbito. Em geral, porém, porque a linha ajustada deliberadamente passa pelo meio de preços recentes, a EPMA tende a estar no meio de preços recentes, ou uma projeção de onde eles pareciam estar em tendência. Itrsquos interessante comparar o EPMA com um simples SMA (veja Simple Moving Average). Um SMA efetivamente desenha uma linha horizontal através dos últimos N dias preços (sua média), enquanto o EPMA desenha uma linha inclinada. O indicador de inércia (ver Inércia) utiliza a EPMA. Kevin Ryde Chart é um software livre que você pode redistribuí-lo e / ou modificá-lo sob os termos da Licença Pública Geral GNU publicada pela Free Software Foundation ou versão 3, ou (À sua escolha) qualquer versão posterior. Média de Múltiplos Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo 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. Quando se calcula uma média móvel corrente, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos Ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não é tão bom para mesmo períodos de tempo. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se formos um número médio de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.
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