Moving average line of best fit

Para calcular a taxa de perda de peso ou ganho e o déficit de calorias ou o excesso responsável por ele da linha de tendência média móvel, a planilha do Excel encontra a tendência de linha reta que melhor se encaixa na curva traçada pela média móvel pelo método dos mínimos quadrados . O processo de encontrar uma linha que representa com precisão a tendência de uma coleção de pontos de dados é chamado de regressão linear. E o método dos mínimos quadrados é a abordagem mais utilizada do problema. Qualquer linha recta não vertical (você deveria estar em um pepino fino se a sua linha de tendência de peso fosse vertical, não seria possível) na forma: onde m é a inclinação. Dando a mudança no valor do eixo Y para cada mudança de unidade ao longo do eixo X, e b é a interceptação. O ponto em que a linha cruza o eixo Y quando X é zero. Para encontrar m e b para a linha que melhor se adapta a uma coleção de pontos de dados D 1. D 2. D e nós calculamos: uma vez que só estavam interessados ​​na taxa de mudança, precisamos apenas da inclinação, m. Que dá a taxa de variação diária na linha que melhor se adapta à curva de tendência média móvel. A partir da inclinação, a mudança de peso média por semana é apenas sete vezes a mudança diária, e o déficit calórico médio diário (se negativo) ou o excesso (se positivo) é: Escolhendo a melhor linha de tendência para seus dados Quando você quer adicionar uma linha de tendência Para um gráfico no Microsoft Graph, você pode escolher qualquer um dos seis diferentes tipos de configurações de tendências. O tipo de dados que você determina o tipo de linha de tendência que você deve usar. Confiabilidade Trendline Uma linha de tendência é mais confiável quando seu valor R-quadrado está em ou perto de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência para seus dados, Graph calcula automaticamente seu valor R-squared. Se desejar, você pode exibir esse valor no seu gráfico. Uma linha de tendência linear é uma linha reta de melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelhar a uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência linear mostra claramente que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-squared é 0.9036, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curvada de melhor ajuste que é mais útil quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos ou positivos. O exemplo a seguir usa uma linha de tendência logarítmica para ilustrar o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população se estabilizou à medida que o espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.9407, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Uma linha de tendência polinomial é uma linha curva que é usada quando os dados flutuam. É útil, por exemplo, analisar ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. A ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. A ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinômica da ordem 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre velocidade e consumo de gasolina. Observe que o valor R-squared é 0.9474, que é um bom ajuste da linha para os dados. Uma linha de tendência de energia é uma linha curvada que é melhor usada com conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica, por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, os dados de aceleração são mostrados ao plotar a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.9923, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Uma linha de tendência exponencial é uma linha curva que é mais útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas cada vez maiores. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, uma linha de tendência exponencial é usada para ilustrar a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 1, o que significa que a linha se ajusta perfeitamente aos dados. Uma linha de tendência média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma linha de tendência média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os em média e usa o valor médio como um ponto na linha de tendência. Se o Período for definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto da linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, e assim por diante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. Como usar uma média móvel para comprar ações A média móvel (MA) é uma ferramenta de análise técnica simples que suaviza os dados de preços Criando um preço médio constantemente atualizado. A média é tomada durante um período de tempo específico, como 10 dias, 20 minutos, 30 semanas, ou qualquer período de tempo que o comerciante escolhe. Existem vantagens em usar uma média móvel em sua negociação, bem como opções sobre o tipo de média móvel a ser usada. As estratégias de mudança de média também são populares e podem ser adaptadas a qualquer período de tempo, adequando tanto os investidores de longo prazo quanto os comerciantes de curto prazo. (Veja os quatro principais indicadores técnicos que os comerciantes da tendência precisam saber.) Por que usar uma média móvel Uma média móvel pode ajudar a diminuir a quantidade de ruído em um gráfico de preços. Veja a direção da média móvel para obter uma idéia básica de como o preço está se movendo. Angulados e o preço está subindo (ou foi recentemente) em geral, inclinado para baixo e o preço está se deslocando para baixo, movendo-se para o lado e o preço é provável em um intervalo. Uma média móvel também pode atuar como suporte ou resistência. Em uma tendência de alta, uma média móvel de 50 dias, de 100 dias ou 200 dias pode atuar como um nível de suporte, conforme mostrado na figura abaixo. Isso ocorre porque a média funciona como um piso (suporte), então o preço salta para fora disso. Em uma tendência de baixa, uma média móvel pode atuar como resistência como um teto, o preço atinge e então começa a cair novamente. O preço não respeitará sempre a média móvel dessa maneira. O preço pode atravessá-lo ligeiramente ou parar e reverter antes de alcançá-lo. Como orientação geral, se o preço estiver acima de uma média móvel, a tendência está subindo. Se o preço estiver abaixo de uma média móvel, a tendência está baixa. As médias móveis podem ter comprimentos diferentes embora (discutidos em breve), então pode-se indicar uma tendência de alta, enquanto outra indica uma tendência de baixa. Tipos de médias móveis Uma média móvel pode ser calculada de diferentes maneiras. Uma média móvel simples de cinco dias (SMA) simplesmente adiciona os cinco preços de fechamento diários mais recentes e divide-o por cinco para criar uma nova média a cada dia. Cada média está conectada ao próximo, criando a linha fluindo singular. Outro tipo popular de média móvel é a média móvel exponencial (EMA). O cálculo é mais complexo, mas basicamente aplica mais ponderação aos preços mais recentes. Trace um SMA de 50 dias e um EMA de 50 dias no mesmo gráfico, e você notará que a EMA reage mais rapidamente às mudanças de preços do que a SMA, devido à ponderação adicional em dados de preços recentes. O software de gráficos e as plataformas de negociação fazem os cálculos, portanto, nenhuma matemática manual é necessária para usar um MA. Um tipo de MA não é melhor do que outro. Um EMA pode funcionar melhor em um mercado de ações ou financeiro por um tempo, e outras vezes um SMA pode funcionar melhor. O prazo escolhido para uma média móvel também desempenhará um papel significativo na eficácia do mesmo (independentemente do tipo). Comprimento médio móvel Os comprimentos médios móveis comuns são 10, 20, 50, 100 e 200. Esses comprimentos podem ser aplicados em qualquer período de tempo do gráfico (um minuto, diário, semanal, etc.), dependendo do horizonte comercial dos comerciantes. O período de tempo ou o comprimento que você escolhe para uma média móvel, também chamado de período de retrocesso, pode desempenhar um papel importante na eficácia. Um MA com um curto período de tempo reagirá muito mais rápido para as mudanças de preços do que um MA com um longo período de retrocesso. Na figura abaixo, a média móvel de 20 dias acompanha de perto o preço real do que o 100 dias. Os 20 dias podem ser de benefício analítico para um comerciante de curto prazo, uma vez que segue o preço mais próximo e, portanto, produz menos atraso do que a média móvel de longo prazo. Lag é o tempo necessário para uma média móvel para sinalizar uma reversão potencial. Lembre-se, como orientação geral, quando o preço está acima de uma média móvel, a tendência é considerada. Então, quando o preço cai abaixo dessa média móvel, ele sinaliza uma reversão potencial com base nesse MA. Uma média móvel de 20 dias proporcionará muitos mais sinais de inversão do que uma média móvel de 100 dias. Uma média móvel pode ser qualquer comprimento, 15, 28, 89, etc. Ajustar a média móvel para que ele forneça sinais mais precisos em dados históricos pode ajudar a criar melhores sinais futuros. Estratégias de Negociação - Crossovers Os Crossovers são uma das principais estratégias de média móvel. O primeiro tipo é um crossover de preço. Isso foi discutido anteriormente e é quando o preço cruza acima ou abaixo de uma média móvel para sinalizar uma possível mudança na tendência. Outra estratégia é aplicar duas médias móveis a um gráfico, uma maior e mais curta. Quando o MA mais curto cruza acima, o termo MA mais longo é um sinal de compra, pois indica que a tendência está se deslocando. Isso é conhecido como uma cruz dourada. Quando o MA mais curto cruza abaixo do termo MA mais longo é um sinal de venda, pois indica que a tendência está a diminuir. Isto é conhecido como uma cruz de morte. As médias móveis são calculadas com base em dados históricos, e nada sobre o cálculo é de natureza preditiva. Portanto, os resultados que usam médias móveis podem ser aleatórios - às vezes o mercado parece respeitar os sinais de resistência e comércio da MA. E outras vezes não mostra respeito. Um dos principais problemas é que, se a ação de preços se tornar agitada, o preço pode diminuir e gerar sinais de inversão de tendências de tendências múltiplas. Quando isso ocorre, é melhor afastar-se ou utilizar outro indicador para ajudar a esclarecer a tendência. O mesmo pode ocorrer com os cruzamentos de MA, onde os MAs se enroscam por um período de tempo desencadeando vários negócios (gostando de perder). As médias móveis funcionam bastante bem em condições de tendências fortes, mas muitas vezes mal em condições agudas ou variáveis. Ajustar o período de tempo pode ajudar neste temporariamente, embora, em algum momento, esses problemas sejam susceptíveis de ocorrer, independentemente do período selecionado para o (s) MA (s). Uma média móvel simplifica os dados de preços, suavizando-o e criando uma linha fluida. Isso facilita as tendências de isolamento. As médias móveis exponenciais reagem mais rapidamente às mudanças de preços do que uma média móvel simples. Em alguns casos, isso pode ser bom, e em outros pode causar sinais falsos. As médias móveis com um período de retrocesso mais curto (20 dias, por exemplo) também responderão mais rapidamente às mudanças de preços do que uma média com um período de busca mais longo (200 dias). Os cruzamentos médios móveis são uma estratégia popular para entradas e saídas. Os MAs também podem destacar áreas de potencial suporte ou resistência. Embora isso possa parecer preditivo, as médias móveis são sempre baseadas em dados históricos e simplesmente mostram o preço médio durante um determinado período de tempo.