Elegir la mejor línea de tendencia para sus datos Cuando desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Graph, puede elegir cualquiera de los seis diferentes tipos de tendencia / regresión. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Confiabilidad de línea de tendencia Una línea de tendencia es más confiable cuando su valor R-cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Graph calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal muestra claramente que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9036, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que es más útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y / o positivos. El siguiente ejemplo usa una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9407, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se usa cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinomial de Orden 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad y el consumo de gasolina. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9474, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza mejor con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de un segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9923, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que es más útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas cada vez más altas. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 1, lo que significa que la línea se ajusta perfectamente a los datos. Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una línea de tendencia de media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea de tendencia. Si Period se establece en 2, por ejemplo, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia de media móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia promedio móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas durante un período de 26 semanas. OANDA utiliza cookies para hacer que nuestros sitios web sean fáciles de usar y personalizados para nuestros visitantes. Las cookies no se pueden utilizar para identificarlo personalmente. Al visitar nuestro sitio web, usted acepta el uso de cookies de OANDA8217 de acuerdo con nuestra Política de privacidad. Para bloquear, eliminar o administrar cookies, visite aboutcookies. org. Restringir las cookies evitará que se beneficie de algunas de las funcionalidades de nuestro sitio web. Descarga nuestra sesión Aplicaciones Móvil En Seleccionar cuenta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 Width1 talla1 frameborder0 styledisplay: ninguno mcestyledisplay: noneampgtamplt / iframeampgt Lección 1: Mover Tipos promedios de promedios móviles DESCRIPCIÓN GENERAL Hay varios tipos de medias móviles disponibles para satisfacer diferentes necesidades de análisis de mercado. El más comúnmente utilizado por los comerciantes son los siguientes: Promedio móvil simple Promedio móvil ponderado Promedio móvil exponencial Promedio móvil simple (SMA) Un promedio móvil simple es el tipo más básico de media móvil. Se calcula tomando una serie de precios (o períodos de presentación de informes), sumando estos precios y luego dividiendo el total por el número de puntos de datos. Esta fórmula determina el promedio de los precios y se calcula de manera que se ajuste (o se mueva) en respuesta a los datos más recientes utilizados para calcular el promedio. Por ejemplo, si incluye sólo los últimos 15 tipos de cambio en el cálculo promedio, la tasa más antigua se eliminará automáticamente cada vez que un nuevo precio esté disponible. En efecto, el promedio de movimientos como cada nuevo precio se incluye en el cálculo y asegura que el promedio se basa sólo en los últimos 15 precios. Con un poco de prueba y error, puede determinar un promedio móvil que se ajuste a su estrategia comercial. Un buen punto de partida es un promedio móvil simple basado en los últimos 20 precios. Promedio móvil ponderado (WMA) Un promedio móvil ponderado se calcula de la misma manera que un promedio móvil simple, pero utiliza valores que están linealmente ponderados para asegurar que las tasas más recientes tengan un mayor impacto en el promedio. Esto significa que la tasa más antigua incluida en el cálculo recibe una ponderación de 1, el siguiente valor más antiguo recibe una ponderación de 2 y el siguiente valor más antiguo recibe una ponderación de 3, todo el camino hasta la tasa más reciente. Algunos comerciantes encuentran este método más relevante para la determinación de tendencia, especialmente en un mercado en rápido movimiento. La desventaja de usar una media móvil ponderada es que la línea promedio resultante puede ser más chique que una media móvil simple. Esto podría hacer más difícil discernir una tendencia del mercado de una fluctuación. Por esta razón, algunos comerciantes prefieren colocar una media móvil simple y una media móvil ponderada en el mismo cuadro de precios. Una media móvil exponencial es similar a una media móvil simple, pero mientras que una media móvil simple elimina los precios más antiguos a medida que nuevos precios se hacen disponibles, un promedio móvil exponencial calcula el promedio móvil exponencial El promedio de todos los intervalos históricos, comenzando en el punto que especifique. Por ejemplo, cuando agrega una nueva superposición de promedio móvil exponencial a un gráfico de precios, asigna el número de períodos de informe que se incluirán en el cálculo. Supongamos que especifique para los últimos 10 precios que se incluirán. Este primer cálculo será exactamente el mismo que un promedio móvil simple también basado en 10 periodos de informe, pero cuando el próximo precio esté disponible, el nuevo cálculo conservará los 10 precios originales, más el nuevo precio, para llegar al promedio. Esto significa que ahora hay 11 períodos de informe en el cálculo del promedio móvil exponencial, mientras que el promedio móvil simple se basará siempre en las 10 tasas más recientes. Decidir cuál es el promedio móvil para usar Para determinar qué promedio móvil es mejor para usted, primero debe entender sus necesidades. Si su principal objetivo es reducir el ruido de los precios constantemente fluctuantes con el fin de determinar una dirección general del mercado, entonces un promedio móvil simple de las últimas 20 o más tasas pueden proporcionar el nivel de detalle que usted requiere. Si desea que su media móvil ponga más énfasis en las tasas más recientes, un promedio ponderado es más apropiado. Tenga en cuenta, sin embargo, que debido a que las medias móviles ponderadas se ven afectadas más por los últimos precios, la forma de la línea media podría distorsionarse potencialmente dando como resultado la generación de señales falsas. Al trabajar con promedios móviles ponderados, debe estar preparado para un mayor grado de volatilidad. Promedio móvil simple Promedio móvil ponderado 169 1996 - 2016 OANDA Corporation. Todos los derechos reservados. OANDA, fxTrade y OANDAs fx familia de marcas son propiedad de OANDA Corporation. Todas las demás marcas registradas que aparecen en este sitio web son propiedad de sus respectivos propietarios. La negociación con apalancamiento en contratos de divisas u otros productos fuera de bolsa en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos. Le aconsejamos que considere cuidadosamente si el comercio es apropiado para usted a la luz de sus circunstancias personales. Usted puede perder más de lo que invierte. 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Las pérdidas pueden exceder la inversión. Los contratos por diferencia (CFDs) y las capacidades de cobertura NO están disponibles para los residentes de los Estados Unidos. Promedios de movimiento: ¿Cuáles son? Entre los indicadores técnicos más populares, los medias móviles se utilizan para medir la dirección de la tendencia actual. Cada tipo de media móvil (comúnmente escrito en este tutorial como MA) es un resultado matemático que se calcula promediando un número de puntos de datos pasados. Una vez determinado, el promedio resultante se traza en un gráfico para permitir a los operadores ver los datos suavizados en lugar de centrarse en las fluctuaciones de precios cotidianas que son inherentes a todos los mercados financieros. La forma más simple de una media móvil, apropiadamente conocida como media móvil simple (SMA), se calcula tomando la media aritmética de un conjunto dado de valores. Por ejemplo, para calcular una media móvil básica de 10 días, sumaría los precios de cierre de los últimos 10 días y luego dividiría el resultado en 10. En la figura 1, la suma de los precios de los últimos 10 días (110) es Dividido por el número de días (10) para llegar al promedio de 10 días. Si un comerciante desea ver un promedio de 50 días en lugar, el mismo tipo de cálculo se haría, pero incluiría los precios en los últimos 50 días. El promedio resultante a continuación (11) tiene en cuenta los últimos 10 puntos de datos con el fin de dar a los comerciantes una idea de cómo un activo tiene un precio en relación con los últimos 10 días. Quizás usted se está preguntando porqué los comerciantes técnicos llaman a esta herramienta una media móvil y no apenas una media regular. La respuesta es que cuando los nuevos valores estén disponibles, los puntos de datos más antiguos deben ser eliminados del conjunto y los nuevos puntos de datos deben entrar para reemplazarlos. Por lo tanto, el conjunto de datos se mueve constantemente para tener en cuenta los nuevos datos a medida que estén disponibles. Este método de cálculo garantiza que sólo se contabilice la información actual. En la Figura 2, una vez que se agrega el nuevo valor de 5 al conjunto, el cuadro rojo (que representa los últimos 10 puntos de datos) se desplaza hacia la derecha y el último valor de 15 se deja caer del cálculo. Debido a que el valor relativamente pequeño de 5 reemplaza el valor alto de 15, se esperaría ver el promedio de la disminución de conjunto de datos, lo que hace, en este caso de 11 a 10. ¿Qué aspecto tienen los promedios móviles Una vez que los valores de la MA se han calculado, se representan en un gráfico y luego se conectan para crear una línea de media móvil. Estas líneas curvas son comunes en las cartas de los comerciantes técnicos, pero la forma en que se utilizan puede variar drásticamente (más sobre esto más adelante). Como se puede ver en la Figura 3, es posible agregar más de una media móvil a cualquier gráfico ajustando el número de períodos de tiempo utilizados en el cálculo. Estas líneas curvas pueden parecer distracción o confusión al principio, pero youll acostumbrarse a ellos a medida que pasa el tiempo. La línea roja es simplemente el precio medio en los últimos 50 días, mientras que la línea azul es el precio promedio en los últimos 100 días. Ahora que usted entiende lo que es un promedio móvil y lo que parece, bien introducir un tipo diferente de media móvil y examinar cómo se diferencia de la mencionada media móvil simple. La media móvil simple es muy popular entre los comerciantes, pero como todos los indicadores técnicos, tiene sus críticos. Muchas personas argumentan que la utilidad de la SMA es limitada porque cada punto en la serie de datos se pondera de la misma, independientemente de dónde se produce en la secuencia. Los críticos sostienen que los datos más recientes son más significativos que los datos anteriores y deberían tener una mayor influencia en el resultado final. En respuesta a esta crítica, los comerciantes comenzaron a dar más peso a los datos recientes, que desde entonces ha llevado a la invención de varios tipos de nuevos promedios, el más popular de los cuales es el promedio móvil exponencial (EMA). Promedio móvil exponencial El promedio móvil exponencial es un tipo de media móvil que da más peso a los precios recientes en un intento de hacerla más receptiva A nueva información. Aprender la ecuación algo complicada para calcular un EMA puede ser innecesario para muchos comerciantes, ya que casi todos los paquetes de gráficos hacen los cálculos para usted. Sin embargo, para los geeks de matemáticas que hay, aquí es la ecuación EMA: Cuando se utiliza la fórmula para calcular el primer punto de la EMA, puede observar que no hay ningún valor disponible para utilizar como la EMA anterior. Este pequeño problema se puede resolver iniciando el cálculo con una media móvil simple y continuando con la fórmula anterior desde allí. Le hemos proporcionado una hoja de cálculo de ejemplo que incluye ejemplos reales de cómo calcular una media móvil simple y una media móvil exponencial. La diferencia entre la EMA y la SMA Ahora que tiene una mejor comprensión de cómo se calculan la SMA y la EMA, echemos un vistazo a cómo estos promedios difieren. Al mirar el cálculo de la EMA, notará que se hace más hincapié en los puntos de datos recientes, lo que lo convierte en un tipo de promedio ponderado. En la Figura 5, el número de periodos de tiempo utilizados en cada promedio es idéntico (15), pero la EMA responde más rápidamente a los precios cambiantes. Observe cómo el EMA tiene un valor más alto cuando el precio está subiendo, y cae más rápidamente que el SMA cuando el precio está disminuyendo. Esta capacidad de respuesta es la razón principal por la que muchos comerciantes prefieren utilizar la EMA sobre la SMA. ¿Qué significan los diferentes días? Las medias móviles son un indicador totalmente personalizable, lo que significa que el usuario puede elegir libremente el tiempo que desee al crear el promedio. Los períodos de tiempo más comunes utilizados en las medias móviles son 15, 20, 30, 50, 100 y 200 días. Cuanto más corto sea el lapso de tiempo utilizado para crear el promedio, más sensible será a los cambios de precios. Cuanto más largo sea el lapso de tiempo, menos sensible o más suavizado será el promedio. No hay un marco de tiempo adecuado para usar al configurar sus promedios móviles. La mejor manera de averiguar cuál funciona mejor para usted es experimentar con una serie de diferentes períodos de tiempo hasta encontrar uno que se adapte a su estrategia. Medios móviles: cómo utilizarlos Suscríbete a las noticias para usar para obtener las últimas ideas y análisis Gracias por registrarte en Investopedia Insights - Noticias para usar.
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