Validação de regras de negociação média móvel

Como negociar - MÚLTIPLAS MUDANÇAS MÚLTIPLAS DE GUPPY Estes são dois grupos de médias móveis exponenciais. O grupo de curto prazo é uma média móvel de 3, 5, 8, 10, 12 e 15 dias. Esta é uma proxy para o comportamento de curto prazo comerciantes e especuladores no mercado. O grupo de longo prazo é composto por médias móveis de 30, 35, 40, 45, 50 e 60 dias. Esta é uma proxy para os investidores de longo prazo no mercado. A relação dentro de cada um desses grupos nos diz quando há acordo sobre o valor - quando estão próximos uns dos outros - e quando há desacordo sobre o valor - quando eles estão bem espaçados. A relação entre os dois grupos diz ao comerciante sobre a força da ação do mercado. Uma mudança na direção do preço que é bem suportada pelos investidores de curto e longo prazo sinaliza uma forte oportunidade de negociação. O cruzamento dos dois grupos de médias móveis não é tão importante quanto a relação entre eles. Quando ambos os grupos comprimem ao mesmo tempo alertam o comerciante à volatilidade aumentada do preço eo potencial para oportunidades de troca boas. O Guppy Multiple Moving Average (GMMA) é um indicador que acompanha a atividade inferida dos dois principais grupos no mercado. Estes são investidores e comerciantes. Os comerciantes estão sempre sondando para uma mudança na tendência. Em uma tendência de baixa eles terão um comércio em antecipação de uma nova tendência em desenvolvimento. Se não se desenvolver, então eles saem do comércio rapidamente. Se a tendência mudar, então eles ficam com o comércio, mas continuam a usar uma abordagem de gestão de curto prazo. Não importa quanto tempo a tendência de aumento permanece no lugar, o comerciante está sempre alerta para uma mudança de tendência potencial. Muitas vezes eles usam um indicador baseado em volatilidade como a linha de contagem de volta, ou uma média móvel de 10 dias, para ajudar a identificar as condições de saída. O foco dos comerciantes é não perder dinheiro. Isso significa que ele evita perder capital comercial quando o comércio começa, e mais tarde ele evita perder muito de lucros abertos como o comércio se move para o sucesso. Rastreamos sua atividade inferida usando um grupo de médias móveis de curto prazo. Estes são 3, 5, 8, 10, 12 e 15 dias exponencial calculado médias móveis. Selecionamos esta combinação porque três dias é cerca de metade de uma semana de negociação. Cinco dias é uma semana de negociação. Oito dias é cerca de uma semana e meia. Os comerciantes sempre liderar a mudança na tendência. Sua compra empurra os preços em antecipação de uma mudança de tendência. A única maneira que a tendência pode sobreviver é se outros compradores também entrarem no mercado. Tendências fortes são apoiadas por investidores de longo prazo. Estes são os jogadores verdadeiros no mercado, porque eles tendem a ter uma grande dose de fé em sua análise. Eles só sabem que eles estão certos, e é preciso muito para convencê-los de outra forma. Quando compram um estoque investem o dinheiro, suas emoções, sua reputação e seu ego. Eles simplesmente não gostam de admitir um erro. Isso pode soar exagerado, mas pense por um momento sobre seu investimento em AMP ou TLS. Se comprado há vários anos, estes dois estão perdendo investimentos ainda permanecem em muitos portfólios e talvez em seu. O investidor leva mais tempo para reconhecer a mudança em uma tendência. Ele segue a liderança estabelecida pelos comerciantes. Rastreamos a atividade inferida pelos investidores usando uma média móvel calculada exponencialmente de 30, 35, 40, 45, 50 e 60 dias. Cada média é aumentada em uma semana. Saltamos duas semanas de 50 a 60 dias na série final porque originalmente usamos a média de 60 dias como um ponto de verificação. Isso reflete o desenvolvimento original deste indicador, onde nosso foco estava na maneira como um crossover médio móvel entregava informações sobre o acordo de valor E preço ao longo de vários quadros de tempo. Ao longo dos anos, ultrapassamos esta interpretação e aplicação do indicador. Nas notas sobre as próximas semanas vamos mostrar como isso se desenvolveu. Nosso ponto de partida foi o desfasamento que existiu entre o tempo de uma verdadeira ruptura de tendência e o tempo que um sinal de cruzamento médio de entrada foi gerado. Nosso foco foi na mudança de uma tendência de baixa para uma tendência ascendente. Nossa ferramenta de alerta precoce preferencial foi a linha de tendência de linha reta, que é simples de usar e bastante precisa. O problema com o uso de uma única linha de tendência de linha reta foi que alguns breakouts eram falsos. A linha de tendência de linha reta não forneceu nenhuma maneira de separar o falso do genuíno. Por outro lado, o crossover de média móvel baseado em um cálculo de 10 e 30 dias, proporcionou um nível mais elevado de certeza de que a quebra de tendência era genuína. No entanto, a desvantagem era que o sinal de crossover poderia vir muitos dias após o sinal de quebra de tendência inicial. Esse atraso foi estendido porque o sinal foi baseado em preços de fim de dia. Nós vemos a cruz exata hoje, e se nós fossemos corajosos, nós poderíamos entrar amanhã. Geralmente os comerciantes esperaram por mais um dia para verificar se o crossover realmente ocorreu, o que atrasou a entrada até 2 dias após o crossover real. Este atraso de tempo significou que o preço tinha-se movido frequentemente consideravelmente pelo tempo o comércio foi aberto. A solução padrão exigia uma combinação de médias móveis de curto prazo para mover o ponto de cruzamento mais para trás no tempo para que estivesse mais próximo da fuga sinalizada por um fechamento acima da linha de tendência de linha reta. A desvantagem era que quanto menor a média móvel, menos confiável se tornava. Ao traçar várias médias móveis em uma única exibição de gráfico quatro características significativas surgiram. Um padrão repetido de compressão e expansão em um grupo de seis médias de curto prazo. O comportamento foi repetido fraccionadamente em diferentes intervalos de tempo. Estes grupos de curto e longo prazo foram úteis para compreender o comportamento inferido de comerciantes e investidores. O grau de separação dentro dos grupos e entre os grupos fornece um método de compreensão da natureza da tendência e mudança de tendência. A sincronicidade foi independente do comprimento das médias móveis individuais. Isto é, nos principais pontos de mudança de tendência, ocorreu a compressão em ambos os grupos de longo e curto prazo e isso forneceu a validação precoce dos sinais gerados pela linha de tendência de linha reta A relação entre médias móveis e preço foi melhor entendida como uma relação entre valor e preço. O cruzamento de duas médias móveis representou um acordo sobre o valor ao longo de dois intervalos de tempo diferentes. Em um leilão aberto contínuo que é o mecanismo do mercado, o acordo sobre preço e valor foi transitório e temporário. Tal acordo muitas vezes antecedeu mudanças substanciais na direção da tendência. O GMMA tornou-se uma ferramenta para identificar a probabilidade de desenvolvimento de tendências. Esses relacionamentos amplos e os relacionamentos mais avançados usados ​​com o GMMA são resumidos no gráfico. Sobre a seguinte série de artigos vamos examinar a identificação e aplicação de cada uma dessas relações. Esta é a aplicação mais direta do GMMA e funcionou bem com mudanças de tendência em forma de V. Não se tratava de tirar o atraso do cálculo da média móvel. Trata-se de validar um sinal de quebra de tendência anterior examinando a relação entre preço e valor. Uma vez que o sinal de quebra de tendência inicial é validado pelo GMMA o comerciante é capaz de entrar em um comércio breakout com um maior nível de confiança. O gráfico do CBA mostra a aplicação clássica do GMMA. Começamos com a fuga acima da linha de tendência de linha reta. A linha vertical mostra o ponto de decisão no dia da fuga. Precisamos ter a certeza de que esta fuga é real e provavelmente continuará para cima. Após vários meses em uma tendência de baixa a fuga inicial às vezes falha e se desenvolve como mostrado pela linha preta espessa. Isto sinaliza uma mudança na natureza da linha de tendência de uma função de resistência antes da fuga para uma função de suporte após a fuga. O GMMA é usado para avaliar a probabilidade de que a tendência de ruptura mostrada pela linha de tendência de linha reta seja genuína. Começamos observando a atividade do grupo de curto prazo. Isso nos diz como os comerciantes estão pensando. Na área A vemos uma compressão das médias. Isso sugere que os comerciantes chegaram a um acordo sobre preço e valor. O preço de CBA foi dirigido tão baixo que muitos comerciantes acreditam agora que vale mais do que o preço negociado atual. A única maneira que eles podem tirar proveito deste preço barato é comprar ações. Infelizmente, muitos outros comerciantes de curto prazo chegaram à mesma conclusão. Eles também querem comprar a esse preço. Uma guerra de licitação entra em erupção. Os comerciantes que acreditam que estão perdendo a oportunidade superam seus concorrentes para garantir que obter uma posição no estoque a preços favoráveis. Validade da média móvel Regras de negociação: Evidência de Hong Kong, Cingapura, Coréia do Sul, Taiwan Um paradoxo do negócio internacional é que as empresas multinacionais (EMNs), que são agentes de negócios internacionais, operam em grande parte dentro de seus mercados domésticos em cada parte da tríade da América do Norte, da UE E Japão. Aqui, evidências empíricas são apresentadas entre as 500 maiores empresas multinacionais. Mostra que mesmo as 20 EMNs mais internacionais (aquelas com a maior proporção de vendas estrangeiras para total) são principalmente casas-tríade baseadas em suas atividades. Concluímos que a gestão estratégica das EMN precisa de ser focalizada regionalmente, não global. Artigo Mar 2003 Alan M. Rugman Cecilia Cérebro Pessoas que lerem esta publicação também ler Artigo de texto completo Setembro 2017 Shirong Ye Pengfei Xia Changsheng Cai Artigo em texto completo Sep 2017 Artigo em texto completo Dezembro 2017 Tanja Sobko Michael Tse Os dados fornecidos são para Apenas para fins informativos. Embora cuidadosamente coletadas, a precisão não pode ser garantida. As condições do editor são fornecidas pelo RoMEO. Podem ser aplicáveis ​​disposições diferentes da política real do editor ou do contrato de licença. Esta publicação é de um diário que pode suportar auto arquivamento. Ver: PDF Adicionar à lista marcada Fazer download da citação Track Citações Massoud Metghalchi (Professor de Finanças, Universidade de HoustonVictoria,) Jianjun Du (Professor Associado de Contabilidade e Negócios Internacionais, Universidade de HoustonVictoria) Yixi Ning (Professor Assistente de Finanças, Universidade de HoustonVictoria) Citação: Massoud Metghalchi. Jianjun Du. Yixi Ning. Validação de regras de negociação em movimento: provas de Hong Kong, Cingapura, Coreia do Sul, Taiwan, Multinational Business Review. Vol. 17 Iss: 3, pp.101 - 122 DOI dx. doi. org/10.1108/1525383X200900019 Downloads: O texto integral deste documento foi baixado 199 vezes desde 2009 Este documento testa duas regras técnicas de negociação média móvel para quatro mercados asiáticos. Nossos resultados indicam que as regras da média móvel realmente têm poder preditivo e podem discernir padrões de preços recorrentes para negociação lucrativa. Além disso, nossos resultados suportam a hipótese de que as regras técnicas de negociação podem superar a estratégia buyandhold. Estima-se que os custos de negociação one-way de Breakeven sejam elevados para todos os quatro mercados. Para confirmar o resultado do teste, também são realizados testes robustos baseados em bootstrap e os ttests relacionados entre os mercados. Concluímos a partir dos resultados estatísticos que as regras da média móvel são válidas e, de fato, possuem poder preditivo. Está implícito que as regras de negociação podem ser usadas para projetar uma estratégia de negociação que vencerá a estratégia buyandhold nos mercados de Hong Kong, Cingapura, Coreia do Sul e Taiwan. A contribuição do estudo atual é que este é o primeiro teste de validação de regras de negociação usando quatro mercados em um estágio de desenvolvimento e tradição de cultura semelhantes e nos testes, usamos períodos mais atuais e mais longos do que os períodos usados ​​na literatura anterior. Nossos testes robustos são únicos e consideram-se distributionfree. Trading Manual - como negociar com MÚLTIPLAS MUDANÇAS de GUPPY MOVING Apenas o indicador bom encontrado em Metatrader 5 CodeBase. MÉTODOS DE MOVIMENTO MÚLTIPLO DE GUPPY: Estes são dois grupos de médias móveis exponenciais. O grupo de curto prazo é uma média móvel de 3, 5, 8, 10, 12 e 15 dias. Esta é uma proxy para o comportamento de curto prazo comerciantes e especuladores no mercado. O grupo de longo prazo é composto por médias móveis de 30, 35, 40, 45, 50 e 60 dias. Esta é uma proxy para os investidores de longo prazo no mercado. A relação dentro de cada um desses grupos nos diz quando há acordo sobre o valor - quando estão próximos uns dos outros - e quando há desacordo sobre o valor - quando eles estão bem espaçados. A relação entre os dois grupos diz ao comerciante sobre a força da ação do mercado. Uma mudança na direção do preço que é bem suportada pelos investidores de curto e longo prazo sinaliza uma forte oportunidade de negociação. O cruzamento dos dois grupos de médias móveis não é tão importante quanto a relação entre eles. Quando ambos os grupos comprimem ao mesmo tempo alertam o comerciante à volatilidade aumentada do preço eo potencial para oportunidades de troca boas. O Guppy Multiple Moving Average (GMMA) é um indicador que acompanha a atividade inferida dos dois principais grupos no mercado. Estes são investidores e comerciantes. Os comerciantes estão sempre sondando para uma mudança na tendência. Em uma tendência de baixa eles terão um comércio em antecipação de uma nova tendência em desenvolvimento. Se não se desenvolver, então eles saem do comércio rapidamente. Se a tendência mudar, então eles ficam com o comércio, mas continuam a usar uma abordagem de gestão de curto prazo. Não importa quanto tempo a tendência de aumento permanece no lugar, o comerciante está sempre alerta para uma mudança de tendência potencial. Muitas vezes eles usam um indicador baseado em volatilidade como a linha de contagem de volta, ou uma média móvel de 10 dias, para ajudar a identificar as condições de saída. O foco dos comerciantes é não perder dinheiro. Isso significa que ele evita perder capital comercial quando o comércio começa, e mais tarde ele evita perder muito de lucros abertos como o comércio se move para o sucesso. Rastreamos sua atividade inferida usando um grupo de médias móveis de curto prazo. Estes são 3, 5, 8, 10, 12 e 15 dias exponencial calculado médias móveis. Selecionamos esta combinação porque três dias é cerca de metade de uma semana de negociação. Cinco dias é uma semana de negociação. Oito dias é cerca de uma semana e meia. Os comerciantes sempre liderar a mudança na tendência. Sua compra empurra os preços em antecipação de uma mudança de tendência. A única maneira que a tendência pode sobreviver é se outros compradores também entrarem no mercado. Tendências fortes são apoiadas por investidores de longo prazo. Estes são os jogadores verdadeiros no mercado, porque eles tendem a ter uma grande dose de fé em sua análise. Eles só sabem que estão certos, e é preciso muito para convencê-los de outra forma. Quando compram um estoque investem o dinheiro, suas emoções, sua reputação e seu ego. Eles simplesmente não gostam de admitir um erro. Isso pode soar exagerado, mas pense por um momento sobre seu investimento em AMP ou TLS. Se comprado há vários anos, estes dois estão perdendo investimentos ainda permanecem em muitos portfólios e talvez em seu. O investidor leva mais tempo para reconhecer a mudança em uma tendência. Ele segue a liderança estabelecida pelos comerciantes. Rastreamos a atividade inferida pelos investidores usando uma média móvel calculada exponencialmente de 30, 35, 40, 45, 50 e 60 dias. Cada média é aumentada em uma semana. Saltamos duas semanas de 50 a 60 dias na série final porque usamos originalmente a média de 60 dias como um ponto de verificação. Isso reflete o desenvolvimento original deste indicador, onde nosso foco estava na maneira como um crossover de média móvel entregava informações sobre o acordo sobre o valor e o preço em múltiplos prazos. Ao longo dos anos, ultrapassamos esta interpretação e aplicação do indicador. Nas notas sobre as próximas semanas vamos mostrar como isso se desenvolveu. Nosso ponto de partida foi o desfasamento que existiu entre o tempo de uma verdadeira ruptura de tendência e o tempo que um sinal de cruzamento médio de entrada foi gerado. Nosso foco foi na mudança de uma tendência de baixa para uma tendência ascendente. Nossa ferramenta de alerta precoce preferencial foi a linha de tendência de linha reta, que é simples de usar e bastante precisa. O problema com o uso de uma única linha de tendência de linha reta foi que alguns breakouts eram falsos. A linha de tendência de linha reta não forneceu nenhuma maneira de separar o falso do genuíno. Por outro lado, o crossover de média móvel baseado em um cálculo de 10 e 30 dias, proporcionou um nível mais elevado de certeza de que a quebra de tendência era genuína. No entanto, a desvantagem foi que o sinal de crossover pode vir muitos dias após o sinal de quebra de tendência inicial. Esse atraso foi estendido porque o sinal foi baseado em preços de fim de dia. Nós vemos a cruz exata hoje, e se nós fossemos corajosos, nós poderíamos entrar amanhã. Geralmente os comerciantes esperaram por mais um dia para verificar se o crossover realmente ocorreu, o que atrasou a entrada até 2 dias após o crossover real. Este atraso de tempo significou que o preço tinha-se movido frequentemente consideravelmente pelo tempo o comércio foi aberto. A solução padrão exigia uma combinação de médias móveis de curto prazo para mover o ponto de cruzamento mais para trás no tempo para que estivesse mais próximo da fuga sinalizada por um fechamento acima da linha de tendência de linha reta. A desvantagem era que quanto menor a média móvel, menos confiável se tornava. Ao traçar várias médias móveis em uma única exibição de gráfico quatro características significativas surgiram. Um padrão repetido de compressão e expansão em um grupo de seis médias de curto prazo. O comportamento foi repetido fraccionadamente em diferentes intervalos de tempo. Estes grupos de curto e longo prazo foram úteis para compreender o comportamento inferido de comerciantes e investidores. O grau de separação dentro dos grupos e entre os grupos fornece um método de compreensão da natureza da tendência e mudança de tendência. A sincronicidade foi independente do comprimento das médias móveis individuais. Isto é, nos principais pontos de mudança de tendência, ocorreu a compressão em ambos os grupos de longo e curto prazo e isso forneceu a validação precoce dos sinais gerados pela linha de tendência de linha reta A relação entre médias móveis e preço foi melhor entendida como uma relação entre valor e preço. O cruzamento de duas médias móveis representou um acordo sobre o valor ao longo de dois intervalos de tempo diferentes. Em um leilão aberto contínuo que é o mecanismo do mercado, o acordo sobre preço e valor foi transitório e temporário. Tal acordo muitas vezes antecedeu mudanças substanciais na direção da tendência. O GMMA tornou-se uma ferramenta para identificar a probabilidade de desenvolvimento de tendências. Esses relacionamentos amplos e os relacionamentos mais avançados usados ​​com o GMMA são resumidos no gráfico. Sobre a seguinte série de artigos vamos examinar a identificação e aplicação de cada uma dessas relações. Esta é a aplicação mais direta do GMMA e funcionou bem com mudanças de tendência em forma de V. Não se tratava de tirar o atraso do cálculo da média móvel. Trata-se de validar um sinal de quebra de tendência anterior examinando a relação entre preço e valor. Uma vez que o sinal de quebra de tendência inicial é validado pelo GMMA o comerciante é capaz de entrar em um comércio breakout com um nível mais elevado de confiança. O gráfico do CBA mostra a aplicação clássica do GMMA. Começamos com a fuga acima da linha de tendência de linha reta. A linha vertical mostra o ponto de decisão no dia da fuga. Precisamos ter a certeza de que esta fuga é real e provavelmente continuará para cima. Após vários meses em uma tendência de baixa a fuga inicial às vezes falha e se desenvolve como mostrado pela linha preta espessa. Isto sinaliza uma mudança na natureza da linha de tendência de uma função de resistência antes da fuga para uma função de suporte após a fuga. O GMMA é usado para avaliar a probabilidade de que a tendência de ruptura mostrada pela linha de tendência de linha reta seja genuína. Começamos observando a atividade do grupo de curto prazo. Isso nos diz como os comerciantes estão pensando. Na área A vemos uma compressão das médias. Isso sugere que os comerciantes chegaram a um acordo sobre preço e valor. O preço de CBA foi dirigido tão baixo que muitos comerciantes acreditam agora que vale mais do que o preço negociado atual. A única maneira que eles podem tirar proveito deste preço barato é comprar ações. Infelizmente, muitos outros comerciantes de curto prazo chegaram à mesma conclusão. Eles também querem comprar a esse preço. Uma guerra de licitação entra em erupção. Os comerciantes que acreditam que estão perdendo a oportunidade de superar seus concorrentes para garantir que obter uma posição no estoque a preços favoráveis. A compressão dessas médias mostra um acordo sobre preço e valor. A expansão do grupo mostra que os comerciantes estão entusiasmados com as perspectivas de futuro do aumento do valor, embora os preços ainda estão subindo. Estes comerciantes compram em antecipação de uma mudança de tendência. Eles estão tentando uma mudança de tendência. Usamos a linha de tendência de linha reta para sinalizar uma probabilidade aumentada de uma mudança de tendência. Quando esse sinal é gerado, observamos esta mudança de direção e separação no grupo de médias de curto prazo. Sabemos que os comerciantes acreditam que este estoque tem um futuro. Queremos confirmação de que os investidores de longo prazo também estão comprando essa confiança. O grupo de médias de longo prazo, no ponto de decisão, está mostrando sinais de compressão eo início de uma mudança de direção. Observe como a compressão começa rapidamente e a mudança decisiva na direção. Isto é apesar da média mais longa de 60 dias que nós normalmente esperamos para ficar muito aquém de qualquer mudança de tendência. Esta compressão no grupo de longo prazo é evidência da relação de sincronicidade que torna o GMMA tão útil. Esta compressão e mudança de direção nos diz que há uma probabilidade aumentada de que a mudança na direção da tendência é real, é sustentável. Isso nos encoraja a comprar o estoque logo após o ponto de decisão mostrado. O GMMA pega uma mudança sísmica no sentimento dos mercados como acontece, mesmo que nós estamos usando uma média móvel de 60 dias. Mais tarde veremos como esse indicador é usado para desenvolver sinais avançados confiáveis ​​dessa mudança. Esta compressão e eventual crossover dentro do grupo de longo prazo ocorre na área B. A mudança de tendência é confirmada. O acordo entre investidores sobre preço e valor não pode durar. Onde há acordo, algumas pessoas vêem oportunidades. Existem muitos investidores que terão perdido a adesão à mudança de tendência antes da área B. Agora a mudança é confirmada que eles querem obter parte da ação. Geralmente os investidores movem fundos maiores do que os comerciantes. A sua actividade no mercado tem um impacto maior. Os retardatários só podem comprar ações se eles superam seus concorrentes. Quanto mais forte for a tendência inicial, mais pressão haverá para obter uma posição antecipada. Este lance aumentado suporta a tendência. Isto é demonstrado pela forma como o grupo de longo prazo continuam a subir, e pela forma como o grupo de médias a longo prazo se separa. Quanto mais ampla a propagação mais poderosa a tendência subjacente. Mesmo os comerciantes reter a fé nesta tendem a mudar. A venda que ocorre na área C não é muito forte. O grupo de médias de curto prazo mergulha para o grupo de longo prazo e, em seguida, salta rapidamente. O grupo de médias de longo prazo mostra que os investidores aproveitam esta oportunidade para comprar ações a preços temporariamente despertados. Embora o grupo de longo prazo falhe neste ponto, o grau de separação permanece relativamente constante e isso confirma a força da tendência emergente. O colapso temporário do grupo de curto prazo vem depois de uma apreciação de 12 no preço. Os comerciantes a curto prazo saem do comércio tendo lucros a curto prazo neste nível de retorno e isso é refletido pela compressão e colapso do grupo de médias de curto prazo. Como investidores de longo prazo entrar no mercado e comprar CBA a estes preços enfraquecidos, os comerciantes sentem que a tendência é bem suportado. Sua atividade decola, eo grupo de médias de curto prazo rebotes, separa e, em seguida, corre paralelo ao grupo de longo prazo como a tendência continua. O GMMA identifica uma mudança significativa na opinião dos mercados sobre CBA. A compressão dos grupos de curto e longo prazo valida o sinal de quebra de tendência gerado por um fechamento acima da linha de tendência de linha reta. Usando esta aplicação básica do GMMA, o comerciante tem a confiança necessária para comprar CBA em, ou logo após os pontos de decisão mostrados no extracto do gráfico. Usando essa aplicação direta do GMMA também manteve os comerciantes de falsas fugas. A linha de tendência de linha reta fornece a primeira indicação de que uma tendência de baixa pode estar se voltando para uma tendência ascendente. O gráfico CSL mostra dois exemplos de um falso intervalo de uma linha de tendência de linha reta. Começamos com o ponto de decisão A. A tendência de queda acentuada é claramente quebrada por um fechamento acima da linha de tendência. Se esta é uma ruptura de tendência genuína, então temos a oportunidade de chegar cedo bem antes de qualquer sinal de cruzamento de média móvel. Esta quebra de tendência desmorona rapidamente. Se tivéssemos observado pela primeira vez este gráfico perto do ponto de decisão B, então podemos ter escolhido traçar a segunda linha de tendência como mostrado. Esse gráfico aproveita as informações do gráfico. Sabemos que a primeira pausa foi falsa, e levando isso em conta, definimos o segundo gráfico de linha de tendência. Pode esta ruptura da tendência ser confiada sobre Se nós somos direitos nós começamos montar uma tendência nova acima. Se estamos errados, podemos perder dinheiro se ficarmos com uma continuação da tendência de baixa. A linha de tendência de linha reta por si só não fornece informações suficientes para tomar uma boa decisão. Quando aplicamos o GMMA, obtemos uma idéia getter da probabilidade de quebra de linha de tendência realmente seja o início de uma nova tendência ascendente. A relação chave é o nível de separação no grupo de médias de longo prazo, ea direção de tendência que eles estão viajando. Tanto no ponto de decisão A como no ponto de decisão B, o grupo de longo prazo está bem separado. Os investidores não gostam desta ação. Cada vez que há um aumento nos preços que aproveitar para vender. Sua venda esmaga o mercado e impulsiona os preços para baixo assim que a tendência de baixa continua. O grau de separação entre os dois grupos de médias móveis também torna mais difícil para qualquer um dos comícios mudar com êxito a direção da tendência. O resultado mais provável é um rali fraco seguido por um colapso e continuação da tendência de queda. Esta observação mantém o trader e o investidor fora da CSL. Olhando para a frente, vemos uma convergência entre o grupo de médias de curto prazo e o grupo de médias de longo prazo. Além disso, o grupo de longo prazo começa a diminuir, sugerindo um nível crescente de acordo sobre preço e valor entre os investidores em abril e maio. No final de março, a média móvel de 10 dias fecha acima da média móvel de 30 dias, gerando um sinal clássico de compra de média móvel. Um estudo de caso sobre o uso de redes neurais para realizar a previsão técnica de forex Jingtao Yao a. . Autor Vitae, Chew Lim Tan b Autor Vitae Departamento de Sistemas de Informação, Universidade de Massey, Palmerston North, Nova Zelândia b Escola de Computação, Universidade Nacional de Singapura, Cingapura 119260, Singapura Recebido em 15 de novembro de 1997, Aceito em 12 de abril de 2000, Agosto 2000 Resumo Este artigo relata evidências empíricas de que um modelo de rede neural é aplicável à previsão de taxas de câmbio. Os dados da série de tempo e os indicadores técnicos, tais como a média móvel, são alimentados às redes neurais para capturar os ldquorulesrdquo subjacentes do movimento em taxas de câmbio de moeda. As taxas de câmbio entre o dólar americano e cinco outras principais moedas, iene japonês, marca alemã, libra esterlina, franco suíço e dólar australiano são previstas pelas redes neurais treinadas. A análise de escala tradicional de rescaled é usada testar o ldquoefficiencyrdquo de cada mercado antes de usar dados históricos para treinar as redes neural. Os resultados aqui apresentados mostram que, sem o uso de dados ou conhecimento de mercado extenso, pode-se fazer previsões úteis e obter lucros significativos em papel para dados fora da amostra com indicadores técnicos simples. Uma outra pesquisa sobre as taxas de câmbio entre Franco Suíço e Dólar Americano também é realizada. No entanto, os experimentos mostram que com mercado eficiente não é fácil fazer lucros usando indicadores técnicos ou séries de tempo de entrada de redes neurais. Este artigo também discute várias questões sobre a freqüência de amostragem, escolha da arquitetura de rede, períodos de previsão e medidas para avaliar o poder de previsão dos modelos. Após a apresentação dos resultados experimentais, uma discussão sobre pesquisas futuras conclui o artigo. Palavras-chave Taxa de câmbio Rede neural Previsão Série temporal Copyright copy 2000 Elsevier Science B. V. Todos os direitos reservados. J. Yao é palestrante sênior no Departamento de Sistemas de Informação, Faculdade de Negócios, Universidade de Massey. (J. T.Yaomassey. ac. nz) Jingtao Yao foi um Assistente de Ensino no Departamento de Sistemas de Informação, Escola de Computação, Universidade Nacional de Cingapura. Seus interesses de pesquisa incluem previsão financeira, redes neurais, engenharia de software e reengenharia de processos de negócios. Sua pesquisa foi publicada em revistas arbitradas e em conferências internacionais. Ele obteve um B. Eng. (1983), uma M. Sc. (1988) em Ciência da Computação da Universidade Xian Jiaotong, e um Ph. D. (1999) em Sistemas de Informação da Universidade Nacional de Singapura. Chew Lim Tan é professor associado no Departamento de Ciência da Computação, Faculdade de Computação, Universidade Nacional de Cingapura. Seus interesses de pesquisa são sistemas especialistas, redes neurais, visão computacional e processamento de linguagem natural. Ele obteve o B. Sc. (Hons) em Física em 1971 pela Universidade de Cingapura, uma M. Sc. Graduação em Estudos de Radiação em 1973 pela Universidade de Surrey, no Reino Unido, e um Ph. D. Graduação em Ciência da Computação em 1986 pela Universidade de Virgínia, EUA.