Exponencial móvel média xls

Suavização exponencial Este exemplo ensina como aplicar o alisamento exponencial a uma série temporal no Excel. A suavização exponencial 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 suavização exponencial e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Fator de amortecimento e digite 0.9. Literatura fala frequentemente sobre a constante alisante (alfa). O valor (1-) é chamado de fator de amortecimento. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque ajustamos alfa para 0,1, o ponto de dados anterior é dado um peso relativamente pequeno enquanto o valor suavizado anterior é dado um grande peso (ou seja, 0,9). Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. Excel não é possível calcular o valor suavizado para o primeiro ponto de dados porque não existe nenhum ponto de dados anterior. O valor suavizado para o segundo ponto de dados é igual ao ponto de dados anterior. 9. Repita os passos 2 a 8 para alfa 0,3 e alfa 0,8. Conclusão: O alfa menor (maior o fator de amortecimento), mais os picos e vales são suavizados. O alfa maior (menor o fator de amortecimento), mais perto os valores suavizados são para os pontos de dados reais. Média de Moto 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. O SampP 500 fechou janeiro com um ganho mensal de 1,79 após um ganho de 1,82 em dezembro. Todos os três SampP 500 MAs estão sinalizando investido e três dos cinco ETF MAs da Carteira Ivy mdash Vanguard Total Stock Market ETF (VTI), PowerShares DB (DBC) e Vanguard FTSE All-World ex-US ETF (VEU) mdash estão sinalizando investido . Na tabela, fechamentos mensais que estão dentro de 2 de um sinal são realçados em amarelo. A tabela acima mostra o atual sinal de média móvel simples de 10 meses (SMA) para cada um dos cinco ETFs apresentados no The Ivy Portfolio. Weve também incluiu uma tabela de 12 meses SMAs para os mesmos ETFs para esta estratégia alternativa popular. Para uma análise fascinante da estratégia Ivy Portfolio, veja este artigo por Adam Butler, Mike Philbrick e Rodrigo Gordillo: Backtesting Moving Averages Nos últimos anos, usamos o Excel para rastrear o desempenho de várias estratégias de tempo médio móvel. Mas agora usamos as ferramentas de backtesting disponíveis no website do ETFReplay. Qualquer um que está interessado em timing de mercado com ETFs deve ter um olhar para este site. Aqui estão as duas ferramentas que usamos com mais freqüência: Antecedentes das médias móveis A compra e venda com base em uma média móvel de fechamentos mensais pode ser uma estratégia eficaz para gerenciar o risco de perda severa dos principais mercados de baixa. Em essência, quando o fechamento mensal do índice está acima do valor da média móvel, você mantém o índice. Quando o índice é fechado abaixo, você move para o caixa. A desvantagem é que ele nunca recebe você no topo ou de volta na parte inferior. Além disso, ele pode produzir o whipsaw ocasional (curto prazo comprar ou vender sinal), como weve ocasionalmente experimentado ao longo do ano passado. No entanto, um gráfico do SampP 500 encerra mensalmente desde 1995 mostra que uma média de 10 ou 12 meses simples estratégia média (SMA) teria segurado participação na maior parte do movimento de preços ascendentes, reduzindo drasticamente as perdas. Aqui está a variante de 12 meses: A média móvel exponencial de 10 meses (EMA) é uma variante ligeira na média móvel simples. Esta versão aumenta matematicamente a ponderação de dados mais recentes na seqüência de 10 meses. Desde 1995 tem produzido menos whipsaws do que a média móvel simples equivalente, embora fosse um mês mais lento para sinalizar uma venda após estes dois altos do mercado. Um olhar para trás nas médias móveis de 10 e 12 meses no Dow durante o Crash de 1929 e Grande Depressão mostra a eficácia destas estratégias durante aqueles tempos perigosos. A Psicologia dos Sinais Momentum Timing funciona por causa de um traço humano básico. As pessoas imitam o comportamento bem-sucedido. Quando eles ouvem de outros ganhar dinheiro no mercado, eles compram. Eventualmente, a tendência inverte. Pode ser meramente as expansões e contrações normais do ciclo econômico. Às vezes, a causa é mais dramática mdash uma bolha de ativos, uma grande guerra, uma pandemia, ou um choque financeiro inesperado. Quando a tendência inverte, os investidores de sucesso vendem cedo. A imitação do sucesso gradualmente transforma o impulso de compra anterior em vender impulso. Implementando a Estratégia Nossas ilustrações do SampP 500 são apenas ilustrações mdash. Nós usamos o SampP por causa dos dados históricos extensivos thats prontamente disponíveis. No entanto, os seguidores de uma estratégia de média móvel devem tomar decisões sobre os sinais para cada investimento específico, e não um índice amplo. Mesmo se você está investindo em um fundo que rastreia o SampP 500 (por exemplo, Vanguards VFINX ou SPY ETF) os sinais de média móvel para os fundos, ocasionalmente, diferem do índice subjacente por causa do reinvestimento de dividendos. Os números do SampP 500 em nossas ilustrações excluem dividendos. A estratégia é mais eficaz em uma conta de vantagem fiscal com um serviço de corretagem de baixo custo. Você quer os ganhos para si mesmo, não seu corretor ou seu tio Sam. Nota . Para quem quiser ver as médias móveis simples de 10 e 12 meses no SampP 500 e as posições de equidade versus dinheiro desde 1950, está um arquivo Excel (formato xls) dos dados. Nossa fonte para os encerramentos mensais (Coluna B) é Yahoo Finance. As colunas D e F mostram as posições assinaladas pelo fim do mês para as duas estratégias SMA. No passado, weve recomendado Mebane Fabers artigo pensativo Uma Abordagem Quantitativa Atribuição Táctica de Ativos. O artigo foi atualizado e expandido como Parte Três: Gestão Ativa em seu livro The Ivy Portfolio. Co-autor com Eric Richardson. Este é um deve ler para qualquer um contemplando o uso de um sinal de tempo para as decisões de investimento. O livro analisa a aplicação das médias móveis do SampP 500 e de quatro classes de ativos adicionais: o Índice EAFE Morgan Stanley Capital International (MSCI EAFE), o Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), a NAREIT (Associação Nacional dos Investimentos Imobiliários) Estados Unidos do governo 10 anos títulos do Tesouro. Como um recurso regular deste site, atualizamos os sinais no final de cada mês. Para insights adicionais de Mebane Faber, visite seu site, Mebane Faber Research. Nota de rodapé sobre o cálculo de médias móveis mensais: Se você está fazendo seus próprios cálculos de médias móveis para dividendos de ações ou ETFs, você ocasionalmente obterá resultados diferentes se você não ajustar para dividendos. Por exemplo, em 2017 VNQ permaneceu investido no final de novembro com base em fechamentos mensais ajustados, mas houve um sinal de venda se você ignorou os ajustes de dividendos. Como os dados dos meses anteriores serão alterados quando os dividendos forem pagos, você deve atualizar os dados para todos os meses no cálculo se um dividendo tiver sido pago desde o fechamento mensal anterior. Este será o caso de quaisquer ações ou fundos que paguem dividendos.