Variável Mover Média Vma

Gleitender Durchschnitt Erklrung Technische Analisar Aussage: Gleitende Durchschnitte (Médias móveis ou dais einfach GDs) durante o período Einfachheit und ihre Objektivitt die am hufigsten verwendete technische Studie reprsentieren. Der Moving Average definiert den Durchschnittskurs des Betrach-tungszeitraumes, wobei moving bzw. Gleitend auch bedeutet, dass mit jedem neuen Kurs (Tag, Woche, Monat), der lteste Kurs (Tag, Woche, Monat) des Betrachtungszeitraumes aus der Berechnung (von GDs simples e ponderados) herausfllt. As médias móveis são mais comuns, tais como: gerencial ou outro. Linen im Chart des Basistitels dargestellt oder in einer zweiten Abbildung als Oszillator um die Mittelpunktslinie. Im Falle einer Oszillatoren-Darstellung wird nur die Differenz zwischen zwei Linien errechnet, wobei eine positivo Differenz oberhalb der Mittelpunktslinie angetragen wird, eine negative unterhalb. Gleitende Durchschnitte dienen zur Glttung des gegebenen Kursverlaufes und sind demnach (im wahrsten Sinne) trendfolgend. Basileiro no meio da Mudança Média-Systemen wurde eine Vielzahl von Konzepten entwickelt, von denen heute vor allem fnf bekannt sind: simples (einfache), ponderada (gewichtete), exponencial (exponentielle), variável triangular Sowie Médias móveis, die sich jeweils durch die Gewichtung der Daten unterscheiden. As médias móveis remanecem também Eine Glttungslinie, die entsprechend der Einstellung den vorherrschenden (kurz-, mittel-, langfristigen etc.) Tendência definitiva. Ein Kreuzen des Basistitels mit seinem Média Mover oder das Kreuzen verschiedener Médias Móveis (mit unterschiedlichen Einstellungen) kann als Kauf - oder Verkaufssignal interpretiert werden. Berechnung: Simple In einem einfachen bdquoGleitenden Durchschnittldquo wird der arithmetische Mittelwert des Basiskurses im Beobachtungszeitraum errechnet. Die Schlusskurse im Beobachtungszeitraum werden addiert und durch ihre Anzahl separiert. Jedem Tag des Beobachtungszeitraums wird somit das gleiche Gewicht eingeraumlumt, d. h. Beispielsweise bei einem 10-Tages-Durchschnitt hat jeder einzelne Tag ein Gewicht von 10, bei einem 5-Tages-Durchschnitt hat jeder einzelne Tag ein Gewicht von 20. Ponderado em einem gewichteten bdquoGleitenden Durchschnittldquo wird den aktuellen bzw. Den juumlngeren Kursen ein houmlheres Gewicht eingeraumlumt als den weiter zuruumlckliegenden. Jeder einzelne Schlusskurs im Beobachtungszeitraum wird também mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, wobei der aktuelle Schlusskurs den groumlszligten Gewichtungsfaktor erhaumllt und der letzte Wert des Beobachtungszeitraumes den kleinsten. Es bestehen verschiedene Alternativen zur Berechnung des Gewichtungsfaktors. Seja o que é o que é o que é o que você está procurando. Por favor, entre em contato com o diretor da empresa. Então, wird bei einem linear gewichteten 5-Tages-bdquoGDldquo beispielsweise der aktuelle Schlusskurs mit 5 multipliziert, der vorangegangene mit 4 usw. Der aktuelle Wert errechnet sich schlieszliglich durch Addition der gewichteten Durchschnitte und einer Divisão dieser Summe durch die Summe der Gewichtungen, também 15 (12345 15). Exponential Der exponentielle bdquoGleitende Durchschnittldquo raumlumt den juumlngeren Kursen ebenfalls ein houmlheres Gewicht ein als den weiter zuruumlckliegenden, die Berechnung bezieht sich jedoch nicht auf einen festgelegten Zeitraum (von n Tagen), sondern beruumlcksichtigt saumlmtliche vorhandenen Datenreihen. Dies wird erreicht, indem vom heutigen Schlusskurs der exponentielle bdquoGDldquo von gestern subtrahiert und diese Differenz anschlieszligend mit einem exponentiellen Wertungsfaktor multipliziert wird. Eine Addition dieses Produktes zum exponentiellen bdquoGDldquo von gestern ergibt den exponentiellen bdquoGDldquo von heute. Der jeweilige Exponent (Wertungs - oder Glaumlttungsfaktor) errechnet sich durch eine Division der Zahl 2 durch die Anzahl (unabhaumlngig ob Tage, Wochen, Monate, etc.) der Zeitperioden. Es gelten somit die folgenden (Standard-) Exponenten: Anzahl der Zeitperioden Exponent 5 0.4 10 0.2 20 0.1 40 0.05 80 0.025 Da saumlmtliche existierenden Datenreihen in the Berechnung einbezogen werden (bdquonldquo também nicht fuumlr den Berechnungszeitraum, sondern fuumlr den Exponenten definiert ist), Werden Untersuchungen verschiedener Analysten mit einem unterschiedlichen historischen Datenmaterial auch differierende exponentielle Durchschnittswerte ndash und dh Moumlglicherweise auch unterschiedliche Ergebnisse ndash zur Folge haben. Variável Der variável bdquoGleitende Durchschnittldquo versteht sich als eine Art weiterentwickelter exponentieller bdquoGleitender Durchschnittldquo, fuumlr den der Wertungsfaktor von der vorherrschenden Volatilitaumlt im Basistitel abhaumlngt. Je houmlher die Volatilitaumlt der zugrunde liegenden Daten, desto groumlszliger wird die Glaumlttungskonstante, morreu em Die Berechnung eingeht. Daher erhalten die juumlngeren Kurse bei groumlszligeren Kursschwankungen auch ein houmlheres Gewicht und analógico bei kleineren Schwankungen ein geringeres. Durch diese automatische Adjustierung des Wertungsfaktors ist ein variabler bdquoGleitender Durchschnittldquo Grundsaumltzlich eher in der Lage zwischen Trend - und Seitwaumlrtsmaumlrkten zu unterscheiden. Der variable bdquoGleitende Durchschnittldquo errechnet sich wie der exponentielle bdquoGleitende Durchschnittldquo, wobei der exponentielle Wertungsfaktor zunaumlchst noch mit einer Volatilitaumltskennziffer, der sog. BdquoVolatility Ratioldquo, multiplisiert wird. Auch hier dor, dass Untersuchungen verschiedener Analysten mit einem unterschiedlichen historischen Datenmaterial auch zu unterschiedlichen Ergebnissen fuumlhren werden. Triangular Der triangulare bdquoGleitende Durchschnittldquo ist ein linear gewichteter Gleitender Durchschnitt, wobei das Verteilungsschema der Gewichte einer bdquodreieckigenldquo Forma folheada, morre em malha Bereich des Glaumlttungszeitraums betont. Ein 7-Perioden-Durchschnitt erhaumllt bspw. Die Gewichtsverteilung: 1,2,3,4,3,2,1 (fuumlr alle ungeraden Periodenzahlen wird die Verteilung entsprechend gebildet. Fuumlr ungerade Periodenzahlen tritt das mittlere Gewicht doppelt auf, Beispiel: 1,2,3,3,2,1 ). Der triangulare bdquoGleitende Durchschnittldquo zeichnet sich durch einen konstanteren Verlauf aus als entsprechende einfache ou o gewichtete Durchschnitte, ist dafuumlr jedoch weniger reaktionsfreudig. Der triangulare Gleitende Durchschnitt ist aumlquivalent zu einer doppelten linearen Glaumlttung mit ungefaumlhr halbiertem Glaumlttungszeitraum (vgl. Unten). Exponencial GD EMA t EMA t-1 (SF (C t - EMA t-1)) wobei EMA t aktueller Wert des exponentiellen GD SF Wertungsfaktor, wobei 2 (n1) e gebraumluchlichsten Wertungsfaktor darstellt. Variante GD VMA t VMA t-1 ((SF VR) (C t - VMA t-1))) wobei VMA t aktueller Wert des variablen GD SF Wertungsfaktor, wobei 2n1 den gebraumluchlichsten Wertungsfaktor darstellt. VR Volatility Ratio, wobei diese in der Literatur nicht eindeutig definiert ist. Die Entwicklung dieses bdquoGDldquo-Ansatzes geht zwar auf Tushar Chande zuruumlck, doch am beliebtesten erscheint mittlerweile der Ansatz von Steven B. Achelis. Der als bdquoVolatility Ratioldquo den Quotienten zwischen dem heutigen bdquoVHF-Indikatorldquo (bdquoVertical Horizontal Filterldquo, siehe dort) und dem vor 12 Perioden benutzt. Triangularer GD Die Berechnung des triangularen bdquoGDldquo kann durch eine Abbildung auf zwei lineare GDs erfolgen. Fuumlr die Bestimmung der beiden Periodenlaumlngen wird zwischen geraden oder ungeraden Periodenzeitraumlumen unterschieden. Konkret: Soll sich der triangulare bdquoGDldquo auf eine bdquogeradeldquo Periodenlaumlnge beziehen, também z. B. auf 20 Tage, então wird hier., Em seguida, Werten 10 fuumlr den inneren linearen GD sowie 11 fuumlr den aumluszligeren linearen GD gerechnet. Bezieht sich der triangulare GD indes auf eine ungerade Periodenlaumlnge, também z. B. auf 19 Tage, por isso wird hier mit dem Wert 10 fuumlr beide lineare GDs gerechnet. Gerado Periodenlaumlnge. M Periodenlaumlnge 2, n m 1 ungerade Periodenlaumlnge. M (Periodenlaumlnge 2) 0,5, m n TMA t (MA t MA t-1. MA t-n1) n wobei TMA t aktueller Wert des triangularen GD m Periodenlaumlnge des inneren GDs n Periodenlaumlnge des aumluszligeren GDs. Einstellung: Sehr kurzfristig: 5 - 13 kurzfristig: 14 - 25 kurz - bis mittelfristig: 26 - 49 mittel - bis langfristig: 50 - 100 langfristig: 100 - 200 Interpretação: Die exponentiellen und die gewichteten bdquoMoving Averagesldquo haben den Vorteil, dass sie den Bdquojuumlngerenldquo Kursen ein houmlheres Gewicht einraumlumen als den weiter zuruumlckliegenden, womit sich ein Trendwechsel fruumlher herauskristallisiert als em linearen bdquoMoving Moyias. Bei letzteren wird vor allem kritisiert, dass der Herausfall eines Extremkurses zum Ende des Beobachtungszeitraumes zu einem Dreh des linearen bdquoGDldquo fuumlhren kann. Dem steht jedoch entgegen, dass es ja gerade die Aufgabe der bdquoMoving Moyias do meio, sênior, Kensverlauf zu glaumltten. Durch die Glaumlttung des vorherrschenden Tendências Zeigt ein aufwaumlrtsgerichteter bdquoGDldquo einen Aufwaumlrtstrend, ein abwaumlrtsgerichteter bdquoGDldquo einen Abwaumlrtstrend und ein seitwaumlrtsgerichteter bdquoGDldquo einen Seitwaumlrtstrend im Basistitel an. Je kleiner morre Einstellung im Durchschnitt bzw. Exponenten gewaumlhlt wird, desto sensitiver verhaumllt sich der bdquoGDldquo und analog je groumlszliger, desto traumlger verhaumllt sich der bdquoGDldquo. Die Einstellung des bdquoMoving Averageldquo ist fuumlr die Anwendung als Signalgeber entscheidend. Então, liefert ein kuumlrzer eingestellter bdquoGDldquo gute Ergebnisse em Seitwaumlrtstrends (schnelle Reaktion), aber schlechte Ergebnisse em Trendüssen (Trendwechsel werden nicht erkannt). Analog liefert ein laumlnger eingestellter bdquoGDldquo gute Ergebnisse em Trendphasen (Trendwechsel werden erkannt), aber schlechte em Seitwaumlrtsphasen (zu traumlge Reaktion). Der variável bdquoMoving Averageldquo sollte dieser Problemstellung Abhilfe schaffen, wobei dieser bdquoGDldquo aufgrund seiner hohen Reagibilitaumlt oftmals auf Zwischenkorrekturen innerhalb kraumlftiger Trendphasen unbefriedigend reagiert. Sofern mit einem bdquoMoving Averageldquo gearbeitet wird, sind die Kreuzungspunkte zwischen dem Basistitel und dem bdquoGDldquo als Handelssignal zu interpretieren. Ein Kaufsignal dourado, Wenn der Basistitel e BdquoGDldquo von Unten nach oben schneidet und analog ein Verkaufssignal, Wenn der Basistitel e BdquoGDldquo von oben nach unten schneidet. Um morre Anzahl der Fehltrades bei Anwendung eines bdquoMoving Averageldquo zu reduzieren, setzen die meisten Techniker Filtrar ein Kauf - oder Verkaufssignale werden também nur befolgt, wenn bestimmte, im Voraus definierte Kriterien erfuumlllt sind. Ein oftmals verwendeter Filter ist beispielsweise morre Einschraumlnkung, dass die gesamte Handelsspanne am Signaltag (fuumlr ein Verkaufssignal também auch das Tageshoch, fuumlr ein Kaufsignal auch das Tagestief) auszligerhalb des bdquoMoving Averageldquo gelegen sein muss. Sofern sich hier demnach ein Signal nur durch den Schlusskurs ergibt, wird zunaumlchst morrer Entwicklung der nachfolgenden Boumlrsensitzung abgewartet. Weitere Filter koumlnnen u. a. Sein: ndash Ein bestimmter Betrag bzw. Prozentsatz, um den der bdquoMoving Averageldquo durchbrochen sein muss. Eine notwendige charttechnische Bestaumltigung, também ein Ausbruch des Basistitels aus dem vorherrschenden Tradingbereich. Ein Zeitfilter, d. h. Ein kurzfristiges Abwarten, ob sich der Kurs annahmegemaumlszlig entwickelt oder ob das Signal wieder zuruumlckgenommen wird. Der Einsatz von bdquoEnvelopesldquo (Umhuumlllungslinien, siehe dort), die ebenfalls durchbrochen werden muumlssen. Einige Nachteile in der Anwendung eines einzigen bdquoGDsldquo koumlnnen durch die Kombination verschiedener bdquoMoving Moyias do meio ambiente, morreu por ele. Filtragem de Signale bewirken. Solche bdquoMoving Averageldquo-Systeme repraumlsentieren heute die am haumlufigsten angewendeten Handelssysteme. Im Regelfall basieren diese auf zwei, drei oder vier bdquoMoving Moyias. Anwendung von zwei bdquoMoving Moyensdocu Die Kombination von zwei bdquoMoving Médiasdquo (bdquoDouble-Moving Average-Systemldquo) stellt als bdquoCrossoverldquo-Umkehrsystem die populaumlrste Konstruktion dar. O que é o que eu quero é o que é o que é o que é o que eu quero? Weit verbreitet ist hier das System von Richard Donchian. Der einen 5-Tages-Durchschnitt mit einem 20-Tages-Durchschnitt kombinierte (jeweils einfach gleitend). Anwendung von drei bdquoMoving MediasDireccional Bei einer Verknuumlpfung von drei bdquoMoving Moyias médias (bdquoTriple-Moving Average-Systemldquo) erfolgt eine weitere Filterung der Signale. Então, wird das Handelssignal (Kreuzung des kurzen bdquoGDldquo mit dem langen bdquoGDldquo) nur befolgt, wenn auch der mittlere bdquoGDldquo den langen bdquoGDldquo in die angezeigte Trendrichtung schneidet. Bekannt ist vor allem die Konstruktion von Richard C. Allen. Der 4-, 9- und 18-Tage-bdquoGDsldquo miteinander kombinierte. Dabei erfolgt der jeweilige Positionsaufbau wenn der 9-Tages-bdquoGDldquo den 18-Tages-bdquoGDldquo durchkreuzt (der 4-Tages-bdquoGDldquo wird vorher den 9-Tages-bdquoGDldquo in die gleiche Richtung gekreuzt haben). Die Glattstellung wird vorgenommen sofern sich 4- und 9-Tages-bdquoGDldquo wieder in the entgegengesetzte Richtung kreuzen. Anwendung von vier bdquoMoving A Moysdquo Die Anwendung von vier bdquoMoving Moyias de pesquisa e meio de trabalho. Glaumlttung. Zwei laumlnger eingestellte bdquoGDsldquo sollen den vorherrschenden Trend identifizieren, waumlhrend zwei kuumlrzer eingestellte bdquoGDsldquo zur Generierung von Handelssignalen genutzt werden. Dabei werden ausschlieszliglich morre em Trendrichtung gerichteten Handelssignale befolgt (Aufwaumlrtstrend nur Hausse-Positionen, Abwaumlrtstrend nur Baisse-Positionen). Gebraumluchlich ist hier die Einstellung von 20- und 40-Tagen (Trend), sowie 5- und 12-Tagen (Sinal). Empfehlung: Funktionsweise und (die schier unerschpflichen) Mglichkeiten der Moving Promedios sind nicht nur der Leitfaden vieler Handelssysteme, sondern auch die Basis fast eines jeden Trendfolgers. Wenn Sie ein eigenes System entwickeln, fangen Sie unbedingt bei den GDs an. Foi hier nicht funktioniert, wird Sie wahrscheinlich auch em keinem anderen trendfolgenden Ansatz zum Erfolg fhren. Mit dem Unterschied, dass Sie aufgrund der Einfachheit e Objektivitt bei den GDs die fehlerhaften Anfangsschritte mit Abstand am leichtesten erkennen werden. Dazu sei jedoch auch betont, dass gerade bei den Médias móveis die Versuchung am grten ist, bertriebene Optimierungen bei der Parameterwahl vorzunehmen, então dass fr die Vergangenheit phantastische Ergebnisse errechnet werden, morre em Zukunft aber zu einem ebenso ungewhnlich schnellen Ruin fhren knnen. Falls Sie mit Moving Medias (anderen Trendfolgern) arbeiten, bedenken Sie bitte stets, dass die Signale hier immer zu spt kommen, niemals zu frh. Die Sensitivitt fr Einstiegssignale und Ausstiegssignale sollte daher unbedingt variiert werden Quelle: Thomas Mller, TM BRSENVERLAG AG: Das GROSSE Buch der TECHNISCHEN INDIKATOREN P. S. A Velocidade Variável Variável (VMA) também conhecido como Volatility Index Dynamic Ave (VIDYA) A Velocidade Variável Variável (VMA) aka Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) foi desenvolvido por Tushar S. Chande e Apresentado pela primeira vez na edição de março de 1992 da Análise Técnica de Stocks amp Commodities 8211 Adaptando as Médias Móveis à Volatilidade do Mercado A teoria de Chande8217s foi que o desempenho de uma média móvel exponencial poderia ser melhorado usando um Índice de Volatilidade (VI) para ajustar o período de suavização como mercado As condições mudam. A idéia é que, quando os preços estão congestionados, uma média deve diminuir para evitar whipsaws, mas quando os preços tendem fortemente, uma média deve acelerar para capturar os principais movimentos de preços. Ele não foi a primeira pessoa a pensar ao longo destas linhas. George R. Arrington, Ph. D introduziu uma variável de média móvel simples com base no desvio padrão na edição de junho de 1991 da Análise técnica de Stocks amp Commodities 8211 Construindo uma média móvel de comprimento variável ( VLMA). O YIDYA, no entanto, representou um enorme passo em frente da VLMA porque permitiu uma propagação muito maior de períodos de suavização. Como calcular uma média móvel variável VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) Usuários de VI Escolha uma medida de volatilidade ou força de tendência. N Tempo de suavização constante selecionado pelo usuário. Aqui está um exemplo de um VMA de 3 períodos com uma Razão de Eficiência de 3 períodos (ER) como o VI: Como o Suavizado de VIDYA é alterado pelo Índice de Volatilidade A Média de Mudança Variável é única na medida em que não possui limite superior ou inferior ao suavização Período: o período de suavização VMA pode ir infinitamente alto até o Índice de Volatilidade igual a zero, em que ponto a média resultante irá parar de se mover e ser igual ao VMA anterior. Quando o índice de volatilidade é igual a 1, o período de suavização será igual à constante selecionada pelo usuário 8216N8217. Observe como, quando o eixo Y N, o eixo X 1. No entanto, se o Índice de volatilidade sendo usado pode subir acima de 1 (como o Índice de desvio padrão) Então o período de suavização pode cair abaixo do usuário selecionado constante. Quando o VI (N2) 0,5 então o período de suavização será 1, o que é igual ao preço em si. Portanto, o VI que é usado não deve subir acima (N2) 0,5 e, se ocorrer na ocasião, esse cap deve ser escrito na fórmula. Um olhar sobre o Alfa real Como o VMA é como o nome sugere, variável, o 8216Actual Alpha8217 não é estático, mas é influenciado pelo VI. Ao alterar a constante 8216N8217 no entanto, a interpretação do VI muda muito: acima, você pode ver um exemplo do 8216Actual Alpha8217 e o período de suavização resultante para um VMA com um 8216N8217 de 1 e um 8216N8217 de 5. Sabemos que quando o VI 1 (Indicando que o estoque está evoluindo perfeitamente) o período de suavização 8216N8217. Portanto, os períodos de suavização mais rápidos possível nesses exemplos seriam 1 e 5, respectivamente, não uma grande diferença. Mas é surpreendente ver o que um grande impacto alterando 8216N8217, apenas alguns pontos, em geral. Na verdade, como o 8216N8217 aumenta, o VMA resultante se move exponencialmente mais devagar. Esse efeito é bastante parecido com o quadrado usado por Kaufman em sua média móvel adaptativa. O índice de volatilidade para usar o Chande originalmente usou o Razão de desvio padrão como seu VI e este é o típico usado quando as pessoas falam sobre um VIDYA. Mas, mais tarde, no artigo de outubro de 1995, da Análise Técnica de Stocks amp Commodities 8211 8216Identificando Powerouts Breakouts no início de 8216, ele sugeriu o uso de seu próprio Oscilador Chande Momentum (OCM). Como o CMO varia entre 100 e -100, para usá-lo neste aplicativo, devemos ter o valor absoluto dividido por 100. O resultado é idêntico à Razão de Eficiência (ER) e é o VI usado com mais freqüência quando as pessoas se referem a um VMA . Qualquer medida de volatilidade ou força de tendência pode ser usada no entanto, desde que ele se encaixe entre um intervalo de zero a (N2) 0,5 onde leituras mais altas indicam uma tendência mais forte. Índices de volatilidade utilizados para testes Como parte do indicador 8216Technical Fight for Supremacy 8216, testaremos testar os seguintes indicadores como o índice de volatilidade em uma média móvel variável: existem outros que você acha que valem a pena testar por favor nos avise na seção de comentários no fundo. Variável Moeda em Movimento do Excel Arquivo Eu coloquei uma Planilha do Excel contendo a Média Variável Variável e disponibilizei para download GRATUITO. Ele contém uma versão 8216basic8217 que mostra todo o trabalho e um 8216fancy8217 que se ajustará automaticamente ao comprimento, bem como o Índice de Volatilidade que você especifica. Encontre-o no seguinte link, perto da parte inferior da página em Downloads Indicadores Técnicos: Média Variável Variável (VMA) 10 dias Variable Exemplo de média móvel, VI 50 dias de Razão de Eficiência Agradeço a Irão, isso é ótimo. A explicação das matemáticas por trás disso é muito útil agora que eu entendo como cada parte da equação funciona, eu posso jogar com ela uma pergunta8230 VMA1 para o primeiro ponto de dados que você apenas usa o Close1 e, nesse caso, porque não use apenas Close1, ele deveria Seja mais sensível à mudança de preço Eu tenho que concordar com steveplace, heteroskedacity é difícil de explicar às 7:00 da manhã lol Fico feliz que você achou útil Pedro. Eu acho algumas das fórmulas em torno da web para essas coisas realmente difíceis de ler porque eu não tenho nenhuma educação formal em matemática. É por isso que eu quebro tudo e mostro o trabalho, então não há confusão. No que diz respeito à sua pergunta, o VMA ainda é uma média móvel exponencial (EMA) etfhqblog20101108exponencial-mover-média, mas com um alfa dinâmico em vez de um constante. Todos os EMAs usam sua média anterior à medida que avançam, mas precisam ser semeados com um número no início (geralmente o fechamento anterior) EMA EMA (1) (Close EMA (1)). Se você continuasse a usar o fechamento anterior, então a média rastrearia o preço tão de perto para combiná-lo quase exatamente. Faça o download da folha de cálculo se você já não tiver tentado. Vá para a célula J5 no final da fórmula, ele dirá SI (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221)) altere isso para ler IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82218221)) preencha esta fórmula na parte inferior da coluna e então fará referência ao fechamento anterior em vez do anterior VMA. BTW Acabei de notar que eu tinha a planilha configurada para atualização de cálculo manual em vez de automática. Você pode querer mudar isso ou baixá-lo novamente, já que o consertei agora. Digamos 5 anos atrás, estou usando o VMA juntamente com outros MA8217 (simples, exp, ponderados, volados, triangulares). Eu deveria usar o mesmo período para VMA como o período para outras médias eu uso a interseção como meu buysell pontos como outros MA8217s ou devo usar a direção do VMA como meu sinal Buysell graças ao seu suporte. Derry Brown 5 anos atrás Você pode ver os resultados dos testes para várias MAs que você mencionou aqui 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators A resposta para sua pergunta depende de você estar usando-os como parte de um sistema mecânico ou discricionário. Eu não testei os resultados de cruzamentos de MA entre diferentes tipos de MAs, mas eu não esperava que isso fosse uma abordagem efetiva. Cada tipo de média móvel é exclusivo, portanto, não é necessário usar o mesmo período de suavização e o VMA é tão diferente do que deve ser tratado como uma média totalmente separada. Espero que isso ajude Derry