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Baixe o nosso Mobile Apps Select conta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lição 1: médias móveis vantagens da utilização de médias móveis Médias móveis suavizar as flutuações das taxas de mercado que muitas vezes Ocorre com cada período de relatório em um gráfico de preços. Quanto mais freqüentes forem as atualizações de tarifas - ou seja, quanto mais freqüentemente o gráfico de preços exibe uma taxa atualizada - maior o potencial de ruído do mercado. Para os comerciantes que lidam com um mercado em rápido movimento que está variando ou se deslocando para cima e para baixo, o potencial de falsos sinais é uma preocupação constante. Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está prestes a reverter, mas o próximo período de relatório prova que o que inicialmente pareceu ser uma reversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel O número de períodos de relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha da média móvel como mostrado em um gráfico de preços. Quanto menor os pontos de dados (ou seja, os períodos de relatório) incluídos na média, quanto mais a média móvel permanecerá na taxa spot, reduzindo seu valor e oferecendo um pouco mais de visão sobre a tendência geral do que o próprio gráfico de preços. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos afim as flutuações de preços até certo ponto que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Gráfico de preços do castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relatório - Uma referência genérica usada para descrever a freqüência pela qual os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referido como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a frequência de cada poucos segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto for o tempo que você tiver negócios aberto, mais freqüentemente você deve recuperar dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. OANDA, fxTrade e OANDAs fx família de marcas registradas são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. 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OANDA Europe Limited é uma empresa registrada na Inglaterra número 7110087, e tem sua sede no Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. É autorizado e regulado pela Autoridade de Conduta Financeira160. Não: 542574. A OANDA Asia Pacific Pte Ltd (Co. Reg. No 200704926K) possui uma Licença de Serviços de Mercados de Capitais emitida pela Autoridade Monetária de Cingapura e também é licenciada pela International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd 160 é regulada pela Comissão de Valores Mobiliários e Investimentos da ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL nº 412981) e é o emissor dos produtos e / ou serviços neste site. É importante que você considere o atual Guia de Serviços Financeiros (FSG). Declaração de divulgação do produto (PDS). Termos de conta e outros documentos OANDA relevantes antes de tomar decisões de investimento financeiro. Estes documentos podem ser encontrados aqui. OANDA Japan Co. Ltd. Primeiro Diretor de Negócios de Instrumentos de Tipo I do Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) Número 2137 do Subscritor da Associação de Futuros Financeiros do Instituto 1571. Trading FX andor CFDs em margem é de alto risco e não é adequado para todos. As perdas podem exceder investment. net. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel é baseado em uma série temporal construída artificialmente, na qual o valor de um determinado período de tempo é substituído pela média desse valor e pelos valores de algum número Dos períodos anteriores e sucessivos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados da série temporal, ou seja, dados que mudam ao longo do tempo. Por exemplo, muitos gráficos de ações individuais no mercado de ações mostram 20, 50, 100 ou 200 dias de média móvel como forma de mostrar tendências. Uma vez que o valor da previsão para um determinado período é uma média dos períodos anteriores, a previsão sempre parecerá atrasada por aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O método da média móvel tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, também possui várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de longo alcance. Só pode ser usado de maneira confiável para prever um ou dois períodos para o futuro. O modelo de média móvel é um caso especial da média móvel ponderada mais geral. Na média móvel simples, todos os pesos são iguais. Desde: 0.3 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel. MovingAverageModel (período int) Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Init (DataSet dataSet) Usado para inicializar o modelo de média móvel. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O valor do período é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Por exemplo, para uma média móvel de 50 dias onde os pontos de dados são observações diárias, o período deve ser definido como 50. O período também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel de 50 dias, não podemos razoavelmente - com algum grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Isso pode ser mais benéfico do que, digamos, um período de 10 dias, onde apenas podemos razoavelmente prever 10 dias além do último período. Parâmetros: período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente e o período especificado. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Usado para inicializar o modelo de média móvel. Esse método deve ser chamado antes de qualquer outro método na classe. Uma vez que o modelo de média móvel não obtém qualquer equação para previsão, esse método usa o DataSet de entrada para calcular valores de previsão para todos os valores válidos da variável de tempo independente. Especificado por: init in interface ForecastingModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parâmetros: dataSet - um conjunto de dados de observações que podem ser usadas para inicializar os parâmetros de previsão do modelo de previsão. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe WeightedMovingAverageModel Retorna: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros. SIMPLE MOVING MOERING Problema com a utilização da média móvel simples como ferramenta de previsão: a média móvel é o rastreamento de dados reais , Mas está sempre atrasado. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151it suaviza os dados Não diz muito sobre o futuro No entanto, isso não faz a média móvel inútil151 você precisa estar ciente de seus problemas. DESCRIÇÃO DA DIAPOSIÇÃO TRANSCRIÇÃO AUDIO Então, para resumir, para uma média móvel simples ou uma média móvel única, vimos alguns problemas ao usar a média móvel simples como ferramenta de previsão. A média móvel está rastreando os dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151sa suaviza os dados, e realmente não diz muito sobre o futuro, porque é simplesmente prever um período de antecedência, e essa previsão é assumida como representando o melhor Valor para o período futuro, um período de antecedência, mas não diz muito além disso. Isso não faz com que a média móvel simples seja inútil. Na verdade, você vê médias móveis simples
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