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El promedio móvil suavizado es un promedio móvil que se ocupa de un período más largo, lo que permite un cálculo y visualización de precios más fácil y representa la combinación de un promedio móvil simple y un promedio móvil exponencial. Un promedio móvil suavizado no se refiere a un período fijo, sino que recopila y registra todos los datos disponibles del pasado. Para calcular el promedio móvil de hoy, debe restar el promedio móvil suavizado de ayer del precio de hoy. Después de eso, debe agregar el resultado al precio de ayer.
Propiedades
Período. Esta característica se ocupa del número de barras en el gráfico. En el caso de los datos diarios, el período durará días, mientras que durante meses, indicará meses, y así sucesivamente. La aplicación establece un valor predeterminado de 9, pero para la comodidad del usuario, el período se alarga, lo que le permite ver los datos más fácilmente y crear una visión general de la tendencia actual de los precios.
Aspecto. Se ocupa del campo de símbolo donde se calculan las series de datos. Cuando ingrese a la aplicación para buscar un símbolo en el gráfico, se establecerá en “predeterminado”, que es idéntico al símbolo “Cerrar”.
Cálculo de la serie de medias móviles suavizadas (SMMA)
La combinación de un promedio móvil simple y el promedio móvil exponencial se llama promedio móvil suavizado. El valor de SMMA es aproximadamente igual al valor de EMA, con solo el período como el doble del valor de EMA. Esta técnica de suavizado permite a los analistas reducir la volatilidad en una serie de datos. Dado que esta técnica toma información de períodos pasados, es por eso que captura el escenario económico mejor que los gráficos no suavizados.
Algunos analistas eliminan todos los EMA, SMA y SMMA y luego analizan las tendencias del mercado. De todos modos, siempre es una elección personal la cantidad de parámetros a considerar.
La fórmula SMMA
La fórmula para calcular el SMMA es:
SMMA = (SMMA # – SMMA * + CERRAR) / N
Dónde
SMMA #: suma suavizada de la barra anterior
SMMA *: promedio móvil suavizado de la barra anterior
CERRAR – Precio de cierre actual
N – Período de suavizado
¿Cómo funciona?
Una media móvil suavizada difiere de una media móvil simple en varios aspectos. La diferencia más importante se refiere al período tomado en cuenta al hacer el cálculo del promedio. Un estudio simple usa solo los datos más recientes para generar el promedio, mientras que un estudio suavizado también toma en cuenta datos del pasado lejano, por ejemplo, hace un mes o dos meses, lo que juega un papel en la determinación de un promedio más preciso y relevante. Aún así, a los datos más antiguos y nuevos no se les asigna el mismo peso, debido a su relevancia para establecer el precio actual. Los datos de precios recopilados hace un mes, por ejemplo, tendrán una menor importancia en el cálculo del promedio móvil suavizado, debido a su pequeño impacto en las tendencias de precios actuales. Sin embargo, no se elimina del proceso de cálculo, ya que fomenta una visión a largo plazo de las tendencias comerciales.
La principal ventaja del promedio móvil suavizado es que elimina las fluctuaciones a corto plazo y permite ver las tendencias de los precios mucho más fácilmente.
Los promedios móviles suavizados se utilizan ampliamente en los mercados en tendencia. Se le alerta sobre una nueva señal de compra cuando la línea que indica un promedio a corto plazo cruza por encima de la línea que representa un promedio a largo plazo. Al mismo tiempo, se produce una señal de venta cuando el promedio a corto plazo cruza por debajo del promedio a largo plazo. Los técnicos de marketing sugieren usar promedios a más largo plazo mientras operan con dos promedios móviles suavizados que usan la misma señal.
Otro enfoque en el comercio es saber cómo administrar el precio actual. Si tiene un precio actual que supera la línea promedio suavizada, usted compra. Cuando el precio actual cae por debajo del promedio móvil, simplemente elimina la posición. En cuanto a una posición corta, vende cuando el precio cruza por debajo del promedio móvil. Cuando se eleva por encima, elimina la posición.
Si desea convertirse en un comerciante exitoso, debe aprender a distinguir los promedios móviles simples de los suavizados. Si bien el promedio simple funciona con un período a corto plazo y procesa solo datos nuevos, el promedio suavizado promueve un estudio a más largo plazo, asignando peso a los datos antiguos, para una visión más clara de las tendencias de precios.
Medir las tendencias del mercado y luego invertir en las acciones correctas es la mejor manera de ganar dinero, es aceptado por todos los inversores. Es la sensación de analizar la tendencia lo que marca la diferencia.
Hubo un tiempo, no muy atrás, cuando la gente solía comprar y vender acciones de acuerdo con sus intuiciones. Pero ahora, el análisis técnico ha tomado el mercado. Existen varias herramientas que consideran los datos históricos del precio de las acciones y dan predicciones basadas en eso, y este análisis definitivamente ha aumentado la probabilidad de que su decisión sea correcta.
Cualquier herramienta no puede ser perfecta para analizar las tendencias porque el mercado nunca se mueve en línea recta, hay variaciones en el mercado cada momento que uno tiene que analizar, lo que lo convierte en una tarea tediosa. Los analistas toman la ayuda de muchos parámetros, de los cuales algunos se enumeran a continuación.
Medias móviles
Esta técnica de análisis es la más confiable y ampliamente aceptada debido a su naturaleza versátil. La forma de promedio móvil más utilizada por los analistas es el promedio móvil de 200 días. Aquí 200 días: el promedio móvil se traza en un gráfico de precios, y si el precio de la acción está por encima de la línea de promedio móvil o por debajo, se indica que la acción se debe vender o comprar. Algunos analistas también consideran un promedio móvil de 50 o 10 días.
Hay dos tipos principales de promedios móviles:
1. Media móvil simple
Es el método más común para sacar el promedio, se saca agregando el conjunto de precios y luego dividiéndolo por el número de datos de precios tomados.
Pongamos un ejemplo:
Si los siguientes son 7 precios de acciones 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 y queremos sacar el SMA, entonces sería
(10 + 20 + 30 + 40 + 50 + 60 + 70) / 7 = 40
Entonces, el promedio móvil simple de este conjunto de datos es 40.
Estos datos demostrarán ser muy útiles para obtener la pista de lo que podría suceder luego en el mercado. Puede parecer una técnica muy simple, pero aún así, tiene que enfrentar las críticas de los expertos, esta crítica se debe al “efecto de caída”.
Aquí lo que sucede es que los precios más recientes tienen un impacto muy pequeño, mientras que, por otro lado, los precios más tempranos a veces tienen un impacto muy grande. Hay que tener esto en cuenta. El promedio móvil suavizado también se puede manipular descartando los datos anteriores. Cualquier cambio importante en el promedio móvil suavizado puede dar indicaciones erróneas que pueden ocasionar pérdidas al inversor.
Además, puede haber algunos datos más antiguos que podrían ser significativos, que el promedio móvil simple no está considerando.
Para erradicar estas deficiencias del promedio móvil simple, a los analistas se les ocurrió el promedio móvil exponencial (EMA).
2. Media móvil exponencial (EMA)
Es una técnica de promedio muy versátil utilizada por los analistas. Valora los precios actuales más en comparación con los precios pasados. Hace que la media móvil exponencial sea sensible a las recientes fluctuaciones de precios.
El cálculo de EMA también incluye los valores EMA recientes recientes.
La fórmula para calcular EMA es:
EMA = EMA # + SF * [P – EMA #] donde
EMA # es el último valor EMA anterior
P denota el precio en ese período
SF significa factor de suavizado.
Debido a su cálculo único, EMA sigue los precios más de cerca que un SMA
Promedio móvil suavizado vs Promedio móvil simple vs. Promedio móvil exponencial
El valor de EMA es muy sensible a las tendencias del mercado, puede ayudar al inversor a tomar las acciones respectivas. Para cualquier inversor que desee comprender las tendencias del mercado rápidamente, será mucho mejor utilizar EMA en lugar de un valor SMA. Sin embargo, una desventaja es que si hay un pico repentino o un evento anormal en el mercado, la EMA será muy sensible y rápida a las condiciones del mercado, lo que indicará al inversionista que debe abandonar la pérdida de acciones.
Por otro lado, si el inversor tiene una visión a largo plazo y está listo para esperar y observar el mercado, entonces SMA sería la mejor opción debido a su suavidad. Si se establece una tendencia, generalmente dura mucho tiempo, por eso elegir SMA, en este caso, puede ser beneficioso, pero dado que SMA muestra un gran retraso, ignorará los buenos puntos de entrada y el inversor podría perder la oportunidad de obtener ganancias.
El promedio móvil suavizado como combinación de SMA y EMA utilizando la técnica de suavizado permite a los analistas reducir la volatilidad en una serie de datos y debido a que el promedio móvil suavizado es MÁS LENTO que SMA.
Es por eso que se dice que diferentes patrones comerciales requieren diferentes métodos de análisis. Nunca se puede confiar en ninguna técnica analítica, se deben usar técnicas simultáneas para obtener una perspectiva más amplia. Dado que el comercio se basa en la probabilidad, es por eso que no puedes estar seguro de que después de tanto análisis lograrás lo que deseas.
El comercio es un juego de azar y riesgos, uno tendrá que idear sus propios métodos, lo que más les convenga. Experimentar sin temor a nada será muy beneficioso en el comercio de acciones. Cuanto más negocie sin miedo, más sensible se volverá hacia las tendencias del mercado. Incluso después de tantas técnicas de análisis, uno siempre debe escuchar sus instintos. Después de un cierto período de tiempo en el comercio, las personas desarrollan automáticamente la actitud de asumir riesgos y comienzan a jugar en grande, lo que les paga y les cuesta mucho. El uso de un operador de media móvil suavizado puede obtener una imagen más amplia de la tendencia.
Es un experto en nichos financieros, operaciones a largo plazo y niveles técnicos semanales.
El campo principal de la investigación de Igor es la aplicación del aprendizaje automático en el comercio algorítmico.
Educación: Ingeniería Informática y Ph.D. en el aprendizaje automático.
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