Weighted Moving Averages: The Basics Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias móveis simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média Móvel Suavizada Exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. Média Móvel Ponderada versus Média Móvel Exponencial por Trader em 3 de março de 2017 A Let8217s analisa esses dois tipos de médias móveis: Média Móvel Ponderada vs Exponencial Média móvel (também conhecido como WMA e EMA). Estas duas médias móveis foram criadas para resolver uma limitação da média móvel simples: todos os valores da média móvel simples têm o mesmo 8220weight8221 para o cálculo da média própria. Considerando que na média móvel ponderada e média móvel exponencial, o 8220weight8221 atribuído a cada valor varia: é maior para os valores mais recentes que são levados em conta, enquanto é menor para os valores mais antigos. Estas duas médias móveis, como a média móvel simples, são calculadas durante um período que você escolher (pode ser um período de 5 dias ou 10, 15, 20, 50, 100, etc 8230), e eles seguem o movimento do Preços com um pouco 8220 de delay8221. Estas médias móveis ajudam a suavizar os movimentos dos Preços e a filtrar o 8220noise8221 (Todas as oscilações dos Preços que criam sinais falsos). Além disso, você deve se lembrar que quanto mais longo for o período da média móvel, mais será adiada sobre os movimentos dos preços, embora quanto mais longo for o período da média móvel, os sinais mais falsos serão evitados. Devido aos cálculos específicos com os quais essas médias são criadas, se colocarmos a média móvel Simples e uma dessas médias no mesmo gráfico, a média móvel ponderada ou exponencial estará sempre acima da média móvel simples durante uma tendência ascendente, enquanto que durante uma Downtrend, a média móvel ponderada ou exponencial estará sempre abaixo da média móvel simples. Média Móvel Ponderada Usando este tipo de média móvel, os valores mais recentes dos preços tomados em consideração, terão um maior 8220weight8221 do que os valores mais antigos. Funciona da mesma maneira que uma média móvel Simples. Assim, a média móvel ponderada durante uma Uptrend, atuará como um suporte para os movimentos dos Preços, enquanto que durante uma tendência de baixa, atuará como uma resistência para os movimentos dos Preços. Além disso, você deve prestar atenção quando os preços cruzam a média móvel ponderada. Se os Preços abaixo (Go from above to below) a Weighted Moving Average, é um sinal de queda nos Preços. Considerando que se os preços acima (Go de baixo para cima) a média móvel ponderada, it8217s um sinal de aumento dos preços. A parte difícil da utilização da Média Móvel é esta: reconhecer o ponto em que os Preços atravessam a Média Móvel e se este ponto é importante ou não para o movimento dos Preços. (Por esta razão, recomenda-se a utilização de outros indicadores oscilatórios, Padrões de Padrões de Candlestick da Análise Técnica, para ter uma confirmação adicional dos sinais obtidos a partir da média móvel). Exponential Moving Average Usando este tipo de média móvel, os valores mais recentes dos preços considerados terão um maior 8220weight8221 do que os valores mais antigos. A média móvel exponencial (EMA) usa um cálculo mais complexo, graças ao qual parece ser mais preciso do que as outras médias móveis (Mas isso não significa que é a 8220best8221 média móvel para usar você deve tentar todas as médias móveis com períodos diferentes , Para encontrar o que parece funcionar melhor para você). Funciona da mesma maneira que uma média móvel Simples. Assim, a média móvel exponencial durante uma Uptrend, atuará como um suporte para os movimentos dos Preços, enquanto que durante uma tendência de baixa, atuará como uma resistência para os movimentos dos Preços. Além disso, você deve prestar atenção quando os preços cruzam a média móvel exponencial. Se os preços quebram abaixo (vá de acima para abaixo) a média movente exponencial, it8217s um sinal do declínio nos preços. Considerando que se os preços acima (Go de baixo para cima) a média móvel exponencial, it8217s um sinal de aumento nos preços. A parte difícil da utilização da Média Móvel é esta: reconhecer o ponto em que os Preços atravessam a Média Móvel e se este ponto é importante ou não para o movimento dos Preços. (Por esta razão, recomenda-se a utilização de outros indicadores oscilatórios, Padrões de Padrões de Candlestick da Análise Técnica, para ter uma confirmação adicional dos sinais obtidos a partir da média móvel). O Trading Online Guide, estratégia para ganhar com opção binária e Forex Trading on-line. A tendência de seguir foi largamente não pesquisada por acadêmicos Pesquisa de impulso transversal explodiu depois de Narasimhan Jegadeesh e Sheridan Titman publicou seu seminário 1992, mas o momentum das séries temporais permaneceu largamente ignorado até depois de 2008. As técnicas de tendência de tendências baseadas em preços, como os sistemas de média móvel, permaneceram separadas das técnicas de momentum de séries temporais baseadas no retorno. Em 1838, James Grant publicou The Great Metropolis, Volume 2. Dentro, ele falou de David Ricardo, um economista político Inglês que estava ativo nos mercados de Londres em O final de 1700 e início de 1800. Ricardo amassed uma fortuna grande que troca ambos os laços e os estoques. De acordo com Grant, o sucesso de Ricardos foi atribuído a três regras de ouro: Como eu mencionei o nome de Ricardo, posso observar que ele acumulou sua imensa fortuna por uma atenção escrupulosa ao que ele chamou suas próprias três regras de ouro, a observância de Que ele usou para pressionar seus amigos confidenciais. Estes foram, Nunca recusar uma opção quando você pode obtê-lo, Cortar suas perdas, Deixe seus lucros correr. Ao cortar perdas curtas, Ricardo quis dizer que quando um membro tinha feito uma compra de ações, e os preços estavam caindo, ele deveria revender imediatamente. E, deixando que os lucros funcionassem, ele queria dizer que quando um membro possuía ações e os preços estavam subindo, ele não deveria vender até que os preços tivessem atingido seu ponto mais alto e começassem a cair de novo. Estas são, na verdade, regras de ouro, e podem ser aplicadas com vantagem a inúmeras outras transações do que aqueles ligados à Bolsa de Valores. Corte suas perdas curtas e deixe seus lucros funcionar em transformaram-se os princípios fundamentais do seguimento da tendência. Outros proeminentes seguidores da tendência inicial incluem: Charles H. Dow, fundador e primeiro editor do Wall Street Journal, bem como co-fundador da Dow Jones e da Companhia Jesse Livermore, citado por Edwin Lefvre como tendo dito, o grande dinheiro foi Não nas flutuações individuais, mas nos movimentos principais. Dimensionamento de todo o mercado e sua tendência. Richard Wyckoff, cujo método envolveu entrar em posições longas apenas quando o mercado estava tendendo para cima e encurtar quando o mercado estava tendendo para baixo. Houve mesmo um estudo acadêmico adiantado do seguimento da tendência executado por Alfred Cowles III e por Herbert Jones em 1933. No estudo, intitulado algumas probabilidades de Posteriori na ação do mercado conservado em estoque. Eles se concentram em contar o número de seqüências vezes quando retornos positivos foram seguidos por retornos positivos, ou retornos negativos foram seguidos por retornos negativos para reversões vezes quando retornos positivos são seguidos por retornos negativos e vice-versa. Cowles e Jones avaliaram a proporção dessas seqüências e reversões nos preços das ações em períodos que variam de 20 minutos a 3 anos. Seus resultados: Verificou-se que, para cada série com intervalos entre observações de 20 minutos até e inclusive 3 anos, as seqüências out-numbered as reversões. Por exemplo, no caso das séries mensais de 1835 a 1935, um total de 1200 observações, houve 748 seqüências e 450 reversões. Ou seja, a probabilidade parecia ser .625 que, se o mercado tivesse aumentado em um determinado mês, ele iria subir no mês seguinte, ou, se tivesse caído, que continuaria a diminuir por mais um mês. O desvio padrão para uma série tão longa construída por tossing aleatório de moeda de um centavo seria 17,3 portanto o desvio de 149 do valor esperado de 599 é superior a oito vezes o desvio padrão. A probabilidade de obter tal resultado em uma série de tostões é infinitesimal. Apesar dos resultados empíricos e teóricos promissores para a tendência de seguir, os próximos estudos acadêmicos não viriam até quase um século depois. Em 1934, Benjamin Graham e David Dodd publicaram Análise de Segurança. Mais tarde, em 1949, publicaram The Intelligent Investor. Nesses volumes pesados, eles descrevem seus métodos para o investimento bem sucedido. Graham e Dodds método focado em avaliar o estado financeiro do negócio subjacente. Seu objetivo era identificar o valor intrínseco de uma empresa e comprar o estoque quando o mercado ofereceu um disconto substancial a esse valor. Para Graham e Dodd, qualquer outra coisa era mera especulação. Graham e Dodd deram aos investidores fundamentais e valorizam especificamente a bíblia dos investidores. Qualquer coisa, então, que não era investimento fundamental era a análise técnica. E como o seguimento de tendências se baseava apenas na avaliação de preços passados, ele foi rotulado de análise técnica. Infelizmente, os acadêmicos rejeitaram em grande parte a análise técnica através dos anos 1900. Isto é provavelmente devido ao fato de que era difícil de estudar e testar. Os praticantes seguem um grande número de técnicas diferentes. Às vezes, essas diferentes técnicas podem levar a previsões contraditórias entre os técnicos. Mas em 1993, Narasimhan Jegadeesh e Sheridan Titman publicaram Retorna para comprar vencedores e vender perdedores: Implicações para a Eficiência do Mercado de Ações. Em seu papel, eles delinearam uma estratégia de investimento que comprou ações que tinham superado seus pares e vendeu ações que tinham desempenho inferior. Jegadeesh e Titman chamaram sua força relativa de aproximação um termo que tinha sido usado por muito tempo por técnicos. Agora é chamado às vezes de momentum transversal. Momentum relativo, ou muitas vezes apenas momentum. Este método simples delineado por Jegadeesh e Titman criou retornos positivos estatisticamente significativos que não poderiam ser explicados por fatores de risco comuns. Este artigo introduziu uma era de pesquisa de momento, com acadêmicos explorando como a técnica atravessou geografias, cronogramas e classes de ativos. Os resultados foram que o impulso foi surpreendentemente robusto. Apesar do sucesso da força relativa. O interesse em seu primo próximo tendência de seguimento ainda estava longe de ser encontrado. Até a crise financeira de 2008. Tecnicamente, um dos mais populares trabalhos de pesquisa sobre a tendência de seguimento Mebane Fabers Uma Abordagem Quantitativa para Tactical Asset Atribuição foi publicado em 2006. Mas a maioria do interesse dos acadêmicos ocorreu após 2008. Atribuímos esse interesse às propriedades de mitigação de risco seguindo tendências. Os estudos tipicamente caem em dois campos. No primeiro acampamento estava o estudo de tendência de seguimento, que tendia a seguir sistemas mecânicos simples, como médias móveis. Faber (2006) caiu neste acampamento, usando uma média móvel de 10 meses cross-over. Existem várias variações desses sistemas. Por exemplo, pode-se usar a cruz de preço sobre a média móvel como um sinal. Outro pode usar a cruz de uma média móvel mais curta ao longo de um maior. Finalmente, alguns podem até mesmo usar mudanças direcionais na média móvel como o sinal. Outros tendiam a se concentrar no que seria conhecido como momentum das séries temporais. No momento da série de tempo, o sinal de negociação é gerado quando o retorno total ao longo de um dado período cruza a linha zero. Moskowitz, Ooi e Pedersen (2017) demonstraram que a anomalia foi significativa em 58 índices líquidos de ações, divisas, commodities e títulos futuros. As regras de média móvel seguindo a tendência ainda eram consideradas regras técnicas de negociação versus a abordagem quantitativa do momento da série de tempo. Talvez a maior diferença seja que o acampamento de tendências tende a se concentrar em técnicas que usam os preços enquanto o campo de impulso se concentra em retornos. No entanto, pesquisas na última metade da década realmente mostra que elas são estratégias matematicamente relacionadas. Bruder, Dao, Richard, Roncallis e 2017 Métodos de Filtragem de Tendências para Estratégias Momentum uniram as estratégias cruzadas de média móvel e o ímpeto da série de tempo, mostrando que os cruzamentos eram realmente apenas um esquema de ponderação alternativo para os retornos no momento das séries temporais. Para citar, A ponderação de cada retorno forma um triângulo, ea maior ponderação é dada no horizonte da menor média móvel. Portanto, dependendo do horizonte n 2 da média móvel mais curta, o indicador pode ser focalizado para a tendência atual (se n 2 for pequeno) ou para tendências passadas (se n 2 for tão grande quanto n 1/2, por exemplo). Em Marshall, Nguyen e Visaltanachotis Time-Series Momentum versus Moving Average Trading Rules. Publicado em 2017, o momentum da série de tempo é mostrado para estar relacionado com mudanças na direção de uma média móvel. De fato, os sinais de momentum da série de tempo não ocorrerão até que a média móvel mude de direção. Portanto, as regras de média móvel que dependem do preço que atravessa a média móvel são prováveis de ocorrer antes de uma mudança no sinal do momentum da série de tempo. Semelhante a Bruder, Dao, Richard e Roncalli, Levine e Pedersen mostram que o momentum das séries temporais e os cruzamentos transversais em movimento estão altamente relacionados em seu artigo de 2017, Trend is Your Friend. Eles também acham que a série de tempo e as estratégias de cross-over de média móvel se comportam de forma semelhante em 58 futuros líquidos e contratos a termo. Em seu artigo de 2017 Descobrindo Regras de Tendência, Beekhuizen e Hallerbach também relacionam as médias móveis com os retornos, mas exploram ainda as regras de tendência com períodos de ignorância e a popular regra MACD (divergência de convergência média móvel). Usando o link implícito de médias móveis e retornos, eles mostram que o MACD é tanta tendência seguinte como é a média-reversão. Esses estudos são importantes porque ajudam a validar a abordagem de sistemas baseados em preços. Estando matematicamente ligadas, abordagens técnicas como médias móveis podem agora ser ligadas à mesma base teórica como o crescente corpo de trabalho em tempo-série impulso. Profissionais do mercado têm há muito tempo que a tendência é o seu amigo e literatura acadêmica finalmente começou a concordar. Mas talvez, o mais importante, agora sabemos que não importa se você toma a abordagem técnica usando médias móveis ou a abordagem quantitativa de medição de retornos. No final do dia, eles são mais ou menos a mesma coisa. Corey Hoffstein Corey é co-fundador e Chief Investment Officer da Newfound Research. Corey é um orador frequente em painéis da indústria e contribui para ETF, ETF Trends, e Forbess Great Speculations blog. Ele foi nomeado 2017 ETF All Star pela ETF. As regras de média móvel seguindo a tendência ainda eram consideradas regras técnicas de negociação versus a abordagem quantitativa do momento da série de tempo. Na minha opinião, essa é uma falsa dicotomia, pois o momentum da série de tempo é um simples sistema de breakout e, de fato, muito mais simples do que um crossover de média móvel. Traders técnicos estavam usando sistemas breakout muito antes da comunidade acadêmica (sem qualquer experiência de negociação) descobriu-los e vestidos-los como momentum séries de tempo. Veja, por exemplo, os comerciantes de tartarugas e seu uso de sistemas de fuga que são equivalentes ao momentum das séries temporais. Como no caso de muitas outras descobertas práticas e práticas em outras áreas que vieram antes de avanços teóricos, a comunidade acadêmica está agora a tentar adaptar a sua maneira complicada de perder a floresta para as árvores em negociação e está criando uma confusão de noções simples. Obrigado pela leitura. I não pense foram discordante de qualquer maneira aqui. Eu não estou tentando dizer que quantitativo é melhor do que técnico. Minha percepção é simplesmente que as regras da média móvel foram largamente ignoradas pelos acadêmicos, porque foi considerada análise técnica. Mudando o foco de base de preço para retorno-baseado re-classificado como quantitativa e permitiu análise acadêmica. Mais uma questão de percepção. O ponto deste post é mostrar que eles são realmente um no mesmo. Assim, alguém usando regras de média móvel é realmente um investidor momentum, e vice-versa. Zakamulin (2017) é realmente um resumo bastante abrangente de sinais de média móvel versus impulso e mostra que eles são mais ou menos um no mesmo. Na verdade, a maioria das regras de média móvel são apenas a média móvel ponderada das regras de momentum. Zakamulin, Valeriy, Tempo de Mercado com Médias Móveis: Anatomia e Desempenho das Regras de Negociação (13 de maio de 2017). Disponível em SSRN: ssrn / abstract2585056 ou dx. doi. org/10.2139/ssrn.2585056 O ponto deste post é mostrar que eles são realmente um no mesmo. Assim, alguém usando regras de média móvel é realmente um investidor momentum, e vice-versa. Eu discordo com isso, porque as médias móveis são suavização operadores enquanto momento é breakout. Na verdade, a filosofia é muito diferente e, embora um pode massagem matemática, isso não pode mudar o fato. As tartarugas usadas breakout porque as médias móveis não funcionou bem ea filosofia era diferente. No entanto, tanto as médias móveis quanto o momento são análises técnicas. A razão pela qual o termo momentum foi inventado foi porque a academia rejeitou a análise técnica. Portanto, para publicar artigos em periódicos revistos por pares, eles tiveram que usar nomes diferentes, ou seja, momentum e quant. Isso é decepção e / ou ilusão. Portanto, minha conclusão é: (1) AMs e momento são bons TA antigos (2) MAs são diferentes do momentum Tanto MAs e momentum levam a modelos altamente curva-ajustados que não são inteligentes. Eu escrevi sobre MAs em um post recente O mesmo se aplica a sistemas de momentum. Lá, condições iniciais muitas vezes desempenham um papel importante: vou postar análise e prova de (1) e (2) acima no meu blog nos próximos dias. Obrigado pelo interessante artigo. Eu não vou comentar suas conclusões: todo mundo tem direito a suas próprias opiniões e eu certamente acho que seu trabalho é bastante completo. Mas eu discordo com: Eu discordo com isso, porque as médias móveis são suavização operadores, enquanto impulso é breakout. Você está 100 correto em que as médias móveis são suavização operadores. Mas os sinais derivados deles são equivalentes a formas momentum. Por exemplo, uma estratégia de mudança média de mudança de direção, usando uma média móvel de comprimento n, é literalmente equivalente a uma estratégia de momentum com lookback de comprimento n. As variantes mudam se você fizer um cruzamento de preço-menos-movimentação-média ou duplo-movimento-média-cruzada. Mas o link permanece. Isso não é massagem matemática. É só matemática. Existe uma ligação directa entre as regras técnicas comuns impulsionadas por médias móveis e os sinais derivados do momento básico. É verdade que há toda uma semântica a respeito dessas noções além da substância real. Por exemplo, uma estratégia de mudança média de mudança de direção, usando uma média móvel de comprimento n, é literalmente equivalente a uma estratégia de momentum com lookback de comprimento n. Se você fizer um backtest você vai perceber que as duas estratégias são diferentes. Tecnicamente, a resposta depende da volatilidade. Se você está olhando apenas para a recente tendência de alta SampP 500, você está correto. Mas se você também olhar para as tendências de alta da década de 1990, que tinha maior volatilidade, então você vai ver que isso não é verdade. Em outras palavras, o momentum não é afetado pela volatilidade, mas as médias móveis são. Ainda uma outra maneira de colocá-lo: Momentum só se preocupa com pontos de extremidade. As médias móveis são afetadas por todos os pontos. Então eu não entendo como alguns acadêmicos vão insistir que eles são a mesma coisa. Há um monte de viés de confirmação em trabalhos acadêmicos. Primeiro a pensar em uma idéia, muitas vezes errada, e então eles tentam prová-lo através da aplicação seletiva de matemática. Encontrei a fonte de nossa disputa. Você está correto em que uma estratégia de mudança média de mudança de direção, usando uma média móvel de comprimento n, é literalmente equivalente a uma estratégia de momentum com lookback de comprimento n. No entanto, os seguidores de tendências não usaram uma estratégia de mudança média de mudança de direção. Eles realmente usaram crossovers. Assim, eu penso que o papel de Zakamulin estabelece primeiramente um argumento do strawman consultando um resultado óbvio. Mas ao considerar crossovers, muitas aproximações são feitas e um baixo do handwaving. Essencialmente, uma tentativa é feita para generalizar um resultado trivial (o palhaço), mas como qualquer um pode mostrar, uma estratégia de momentum com lookback de comprimento n não é equivalente a uma estratégia de passagem média móvel, e esse era o meu ponto, que talvez eu não deixar claro. Eu defendo que tudo isso é análise técnica e tem pouco a ver com quant. Quant tem a ver com a investigação da presença de dados-snooping viés, determinando significado, etc Obrigado pela discussão. Foi útil para esclarecer algumas questões. Eu mantenho que alguns daqueles papéis académicos fazem muito ruído de nada realmente. Estas técnicas e os resultados foram sabidos aos practitioners por anos. Boa informação histórica e distinções entre os dois processos. Como Michael observou, academia vir em torno após a gestão de risco válido era necessário, mas será útil novamente. Eu vou opinar que o momentum série de tempo não é um sistema simples breakout (por Michael) como aqueles são mais técnicos por definição vs momentum mensal baseado em sistemas que não vai usar gráficos, mas os preços históricos e, provavelmente, a volatilidade. Mebs coisas é grande e uma ferramenta de 10mo MA como um modelo para gestão de risco vai fazer as pessoas bem. A ferramenta 10mo MA é um artefato do viés de mineração de dados: Dê uma olhada no gráfico EEM perto do final do artigo abaixo para um exemplo do que pode acontecer com essa ferramenta no caso de haver uma consolidação longa: Enquanto os estoques dos EUA Exibir fundos de estilo em V (2003, 2009, etc.), a ferramenta funcionará bem. Se não, desastre. Michael, ótimo trabalho sobre priceactionlabs. Há muitas advertências ao usar um MA de qualquer período de tempo, concordou. V-bottoms são um, mas o ângulo de incidência para MA para mim é fundamental como ângulos baixos implicam menos sinais significativos como fazer MA plana que eu, então, dará espaço para saltar, definido pela função de ATR. A única diferença entre acadêmicos e profissionais é que os acadêmicos se referem a bater o mercado e se não o fizer, consideram o TA como falha, enquanto os profissionais buscam maximizar o Retorno ao Risco, ou no desenvolvimento do sistema CAR / MDD. Gestão de investimento real (comércio) leva em conta o risco assumido para alcançar um retorno não se ele bate o lol mercado. Faber (um pracitioner) mostra recompensa / risco vs. Zakamulin (acadêmico) que mostra Sharpe (mal). Os praticantes reconhecem Sharpe como inferior como SD upside é bom, é a desvantagem que é ruim (MDD).
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