OR-Notes são uma série de notas introdutórias sobre tópicos que se enquadram no título geral do campo de pesquisa operacional (OR). Eles foram usados originalmente por mim em um curso introdutório OR que eu dou no Imperial College. Estão agora disponíveis para uso por qualquer estudante e professor interessado em OU sujeito às seguintes condições. Uma lista completa dos tópicos disponíveis no OR-Notes pode ser encontrada aqui. Exemplos de previsão Exemplo de previsão 1996 exame UG A demanda por um produto em cada um dos últimos cinco meses é mostrada abaixo. Use uma média móvel de dois meses para gerar uma previsão de demanda no mês 6. Aplique suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9 para gerar uma previsão de demanda por demanda no mês 6. Qual dessas duas previsões você prefere e por que o movimento de dois meses A média dos meses de dois a cinco é dada por: A previsão para o mês seis é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 5 m 5 2350. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9, obtemos: como antes A previsão para o mês seis é apenas a média do mês 5 M 5 2386 Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel média MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup2 3 16.67 e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,9 MSD (13 - 17) Sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup2 4 10,44 No geral, verificamos que o alisamento exponencial parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 2386 que foi produzida por suavização exponencial. Exemplo de previsão Exercício de 1994 UG A tabela abaixo mostra a demanda por um novo pós-cortada em uma loja para cada um dos últimos 7 meses. Calcule uma média móvel de dois meses para os meses dois a sete. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês oito Aplicar o suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,1 para obter uma previsão da demanda no mês oito. Qual das duas previsões para o mês oito você prefere e por que o dono da loja acredita que os clientes estão mudando para este novo aftershave de outras marcas. Discuta como você pode modelar este comportamento de comutação e indicar os dados que você precisaria para confirmar se essa mudança está ocorrendo ou não. A média móvel de dois meses para os meses de dois para sete é dada por: A previsão para o mês oito é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 7 m 7 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,1 nós Get: Como antes, a previsão para o mês oito é apenas a média para o mês 7 M 7 31.11 31 (como não podemos ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,1. No geral, verificamos que a média móvel de dois meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de dois meses. Para examinar a mudança, precisamos usar um modelo de processo de Markov, onde as marcas de estados e nós precisamos de informações de estado inicial e probabilidades de troca de clientes (de pesquisas). Precisamos executar o modelo em dados históricos para ver se temos um ajuste entre o modelo eo comportamento histórico. Exemplo de previsão 1992 exame UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de navalha em uma loja para cada um dos últimos nove meses. Calcule uma média móvel de três meses para os meses três a nove. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês dez Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,3 para obter uma previsão da demanda no mês dez. Qual das duas previsões para o mês dez você prefere e por que a média móvel de três meses para os meses 3 a 9 é dada por: A previsão para o mês 10 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês de 9 m 9 20.33. Por isso (como não podemos ter uma demanda fracionada), a previsão para o mês 10 é 20. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,3, obtemos: como antes, a previsão para o mês 10 é apenas a média para o mês 9 M 9 18,57 19 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,3. Em geral, verificamos que a média móvel de três meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem uma MSD mais baixa. Portanto, preferimos a previsão de 20 que foi produzida pela média móvel de três meses. Exemplo de previsão Exame de 1991 UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de aparelhos de fax em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule a média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,2 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que outros fatores, não considerados nos cálculos acima, podem influenciar a demanda pelo aparelho de fax no mês 13. A média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12 é dada por: m 4 (23 19 15 12) 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46.25 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel Para o mês 12 m 12 46,25. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,2, obtemos: como antes, a previsão para o mês 13 é apenas a média para o mês 12 M 12 38,618 39 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, descobrimos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,2. No geral, verificamos que a média móvel de quatro meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem uma MSD mais baixa. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de quatro meses. Demonstração sazonal da demanda, mudanças de preços, tanto esta marca como outras marcas, situação econômica geral, nova tecnologia. Exemplo de previsão, exame 1989 de UG. A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de forno de microondas em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule uma média móvel de seis meses para cada mês. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,7 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que agora não podemos calcular um seis Média móvel do mês até que tenhamos pelo menos 6 observações - ou seja, só podemos calcular essa média a partir do mês 6 em diante. Por isso, temos: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38,17 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Um mês antes, ou seja, a média móvel para o mês 12 m 12 38,17. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é de 38. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,7 nós obtemos: Médias móveis: como usá-las Algumas das principais funções de uma média móvel são identificar tendências e Reversões. Medir a força de um impulso de ativos e determinar áreas potenciais onde um bem irá encontrar suporte ou resistência. Nesta seção, vamos apontar como diferentes períodos de tempo podem monitorar a dinâmica e como as médias móveis podem ser benéficas na determinação de perdas de parada. Além disso, abordaremos algumas das capacidades e limitações das médias móveis que se deve considerar ao usá-las como parte de uma rotina comercial. Tendência A tendência de identificação é uma das principais funções das médias móveis, que são utilizadas pela maioria dos comerciantes que procuram tornar a tendência seu amigo. As médias móveis são indicadores de atraso. O que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmam as tendências uma vez que foram estabelecidas. Como você pode ver na Figura 1, uma ação é considerada como uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel e a média está inclinada para cima. Por outro lado, um comerciante usará um preço abaixo de uma média inclinada para baixo para confirmar uma tendência de baixa. Muitos comerciantes só considerarão manter uma posição longa em um ativo quando o preço estiver negociando acima de uma média móvel. Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funcione no favor dos comerciantes. Momentum Muitos comerciantes iniciantes perguntam como é possível medir o impulso e como as médias móveis podem ser usadas para enfrentar tal façanha. A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo utilizados na criação da média, pois cada período de tempo pode fornecer informações valiosas sobre diferentes tipos de dinâmica. Em geral, o impulso de curto prazo pode ser avaliado considerando médias móveis que se concentrem em períodos de 20 dias ou menos. Analisar as médias móveis que são criadas com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerada como uma boa medida de impulso a médio prazo. Finalmente, qualquer média móvel que use 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como medida de impulso a longo prazo. O senso comum deve dizer-lhe que uma média móvel de 15 dias é uma medida mais adequada do impulso de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força e a direção de um impulso dos ativos é colocar três médias móveis em um gráfico e depois prestar muita atenção à forma como eles se acumulam em relação um ao outro. As três médias móveis que geralmente são usadas têm intervalos de tempo variáveis na tentativa de representar movimentos de preços de curto, médio e longo prazos. Na Figura 2, um forte impulso ascendente é observado quando as médias de curto prazo estão localizadas acima das médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Por outro lado, quando as médias de curto prazo estão localizadas abaixo das médias a longo prazo, o impulso está na direção descendente. Suporte Outro uso comum das médias móveis é determinar possíveis suportes de preços. Não é preciso muita experiência em lidar com as médias móveis para perceber que o preço decrescente de um ativo geralmente irá parar e inverter a direção ao mesmo nível que uma média importante. Por exemplo, na Figura 3, você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de suportar o preço do estoque depois que caiu de sua alta perto de 32. Muitos comerciantes anteciparão um salto das principais médias móveis e usarão outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um activo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é incomum ver o ato médio como uma barreira forte que impede os investidores de empurrar o preço acima dessa média. Como você pode ver no gráfico abaixo, essa resistência é freqüentemente usada pelos comerciantes como um sinal para tirar lucros ou para fechar qualquer posição longa existente. Muitos vendedores curtos também usarão essas médias como pontos de entrada porque o preço muitas vezes rejeita a resistência e continua seu movimento mais baixo. Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser do seu melhor interesse observar esses níveis de perto porque podem afetar o valor do seu investimento. Stop-Losses As características de suporte e resistência das médias móveis tornam-na uma ótima ferramenta para gerenciar riscos. A capacidade das médias móveis para identificar locais estratégicos para definir ordens stop-loss permite que os comerciantes reduzam a perda de posições antes que elas possam aumentar. Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definem suas ordens de stop-loss abaixo de médias influentes podem economizar muito dinheiro. O uso de médias móveis para definir ordens de stop-loss é a chave para qualquer estratégia de negociação bem-sucedida.
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