Gráfico de média simples em movimento simples

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal 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 nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Médias de análise técnica As médias móveis são usadas para alisar os balanços de curto prazo para obter uma melhor indicação da tendência de preços. As médias são indicadores de tendência. A média móvel dos preços diários é o preço médio de uma ação em um período escolhido, exibido dia a dia. Para calcular a média, você deve escolher um período de tempo. A escolha de um período de tempo é sempre uma reflexão sobre, mais ou menos atraso em relação ao preço em comparação com um alisamento maior ou menor dos dados de preços. As médias de preços são usadas como indicadores de tendência e principalmente como referência para suporte de preços e resistência. Em geral, as médias estão presentes em todos os tipos de fórmulas para suavizar os dados. Oferta especial: quotCapturing Profit com análise técnica: média móvel simples Uma média móvel simples é calculada adicionando todos os preços dentro do período de tempo escolhido, dividido por esse período de tempo. Desta forma, cada valor de dados tem o mesmo peso no resultado médio. Figura 4.35: média móvel simples, exponencial e ponderada. A curva grossa e preta no gráfico da figura 4.35 é uma média móvel simples de 20 dias. Média de Movimento Exponencial Uma média móvel exponencial dá mais peso, percentual sábio, aos preços individuais em uma faixa, com base na seguinte fórmula: EMA (preço EMA) (EMA anterior (1 Ndash EMA)) A maioria dos investidores não se sente confortável com um Expressão relacionada à porcentagem na média móvel exponencial em vez disso, eles se sentem melhor usando um período de tempo. Se quiser saber a porcentagem em que trabalhar usando um período, a próxima fórmula dá a você a conversão: um período de tempo de três dias corresponde a uma porcentagem exponencial de: A curva fina e preta na figura 4.35 é uma movimentação exponencial de 20 dias. média. Média móvel ponderada Uma média móvel ponderada coloca mais peso em dados recentes e menos peso em dados mais antigos. Uma média móvel ponderada é calculada multiplicando cada dado por um fator desde o dia ldquo1rdquo até o dia ldquonrdquo para o mais antigo até os dados mais recentes, o resultado é dividido pelo total de todos os fatores de multiplicação. Em uma média móvel ponderada de 10 dias, há 10 vezes mais peso para o preço hoje em proporção ao preço há 10 dias. Da mesma forma, o preço de ontem recebe nove vezes mais peso, e assim por diante. A curva fina, tracejada preta na figura 4.35 é uma média móvel ponderada de 20 dias. Simples, exponencial ou ponderada Se compararmos essas três médias básicas, vemos que a média simples tem o melhor alisamento, mas geralmente também o maior atraso após a reversão de preços. A média exponencial está mais próxima do preço e também irá reagir mais rapidamente às mudanças nos preços. Mas as correções de período mais curto também são visíveis nessa média por causa de um menor efeito de suavização. Finalmente, a média ponderada segue o movimento de preços ainda mais próximo. Determinar qual dessas médias para usar depende do seu objetivo. Se você quer um indicador de tendência com melhor alisamento e apenas uma pequena reação para movimentos mais curtos, a média simples é melhor. Se você deseja um alisamento onde você ainda pode ver os swings de curto período de tempo, então a média móvel exponencial ou ponderada é a melhor escolha. Adicione uma tendência ou uma linha de média móvel a um gráfico Aplica-se a: Excel 2017 Word 2017 PowerPoint 2017 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode ampliar uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever os valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para futuras vendas. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3-D, radar, torta, superfície ou filhós. Adicione uma linha de tendência No seu gráfico, clique na série de dados para a qual deseja adicionar uma linha de tendência ou média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Verifique a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E depois clique em Exponencial. Previsão linear. Ou a média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se você escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Format Trendline em Trendline Options. Se você selecionar Polinômio. Insira a maior potência para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Moeda em Movimento. Insira o número de períodos a serem usados ​​para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão íntimo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é em ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o valor R-squared. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, verificando o valor Exibir R-quadrado na caixa de gráfico (Formato do painel Trendline, Opções da Tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linha de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados parecer uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa essa equação para calcular os mínimos quadrados adequados para uma linha: onde m é a inclinação e b é a intercepção. A linha de tendência linear a seguir mostra que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor do R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela o quão próximo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é 0.9792, o que é um bom ajuste da linha para os dados. Mostrando uma linha curvada de melhor ajuste, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e depois desacelera. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra 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 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Esta linha de tendência é útil quando seus dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa 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. Normalmente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde b e são constantes. A linha de tendência polinomial da ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre velocidade de condução e consumo de combustível. Observe que o valor R-squared é 0.979, que é próximo de 1, de modo que as linhas são adequadas aos dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou nulos. O gráfico de medidas de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é 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. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A seguinte linha de tendência exponencial mostra a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 0.990, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente nos dados. Tendência média média Esta linha de tendência eleva as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma 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. Por exemplo, se o Período for definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, etc. Uma linha de tendência média móvel usa essa equação: O número de pontos em uma linha de tendência média móvel é igual ao número total de pontos da série, menos a Número que você especificou para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores de x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.