Mediação média móvel

19 de agosto de 2017 mdash Comentários fechados mdash Link permanente AVISO DE RESPONSABILIDADE: se você negociar ações, você faz isso por sua conta e risco. TradingInvesting em estoques de alto risco. Qualquer troca ou ação que você leva no mercado é sua própria responsabilidade. A Techpaisa não será responsável por qualquer perda decorrente do uso de qualquer informação no site por qualquer pessoa. Estamos ansiosos para anunciar que agora você pode visualizar gráficos e análise detalhada das seguintes ferramentas de análise técnica na techpaisa: Analisamos todas as ações negociadas na NSE e fornecemos dicas baseadas em nossa análise. Para cada ferramenta de análise tecnológica, nós fornecemos uma classificação de 0 a 10. Uma classificação de 0 significaria uma venda forte. Enquanto uma classificação de 10 significaria uma compra forte. Uma classificação de 5 significaria que nenhuma tendência foi identificada usando essa ferramenta de análise técnica específica. Com cada ferramenta de análise técnica, associamos uma validade de curto prazo a médio prazo, que se traduz em um máximo de 1 mês. Ou seja, quando sugerimos um sinal de 10 (compra forte), dizemos que é válido até 1 mês a partir de agora. Agora, explicamos cada método. RSI (Índice de Força Relativa) Citando o Tutorial do Stockcharts no RSI. O que sugerimos que você deva ler completamente. Desenvolvido J. Welles Wilder, o Índice de Força Relativa (RSI) é um oscilador de impulso que mede a velocidade e a mudança de movimentos de preços. RSI oscila entre zero e 100. Tradicionalmente, e de acordo com Wilder, o RSI é considerado sobrecompra quando acima de 70 e sobrevendido quando abaixo de 30. Os sinais também podem ser gerados procurando por divergências, balanços de falha e crossovers da linha central. RSI também pode ser usado para identificar a tendência geral. Utilizamos um período de 14 dias para calcular RSI. Derivamos níveis de overbought e oversoldados personalizados para cada segurança ao analisar dados históricos. Também é apontado no tutorial acima que esses níveis variam para cada estoque. Ao analisar o RSI, geramos os seguintes sinais: Sobrecompra e Oversold Zones. Divergências Bullish e Bearish. Zonas de resistência ao suporte. Além dos sinais, também informamos se um estoque é tecnicamente fraco ou forte. No gráfico acima, os níveis de overship e overbought de RELIANCE são mostrados. 65-70 RSI atuam como níveis de sobrevenda, enquanto 25-30 RSI atuam como níveis de sobrecompra. Verificamos também que 50-60 níveis de RSI atuam como resistência para CONFIANÇA. Para cada estoque, calculamos esses níveis usando nosso algoritmo. Observe também que, um estoque pode permanecer sobrevendido em uma tendência de alta. RSI deve ser usado com outros indicadores técnicos discutidos abaixo. Recebemos bons sinais comerciais sempre que a resistência ou suporte está quebrado. No gráfico acima, vemos que a ITC tem suporte em níveis de 40 a 50 RSI. MACD (Divergência de Convergência Média em Movimento) Para entender MACD, você deve ler o Tutorial de Stockcharts no MACD. Usamos MACD (12,26,9). O MACD gera os seguintes sinais: Ciclos transversais da linha Singal Crossovers da linha central Novamente, tentamos descobrir se o estoque é tecnicamente fraco ou forte. O gráfico acima mostra linhas de linha de baixa e cruzamentos de linha de sinal de baixa para ASHOKLEY. Várias áreas também são marcadas como No Trend como macd não deu nenhum sinal e há apenas muitos crossovers. Médias móveis Para entender as médias móveis, você deve ler o Tutorial Stockcharts sobre as médias móveis. Usamos médias móveis exponenciais com período de 20, 50 e 200. EMA gera os seguintes sinais: Double Crossoves - Por exemplo, EMA de 20 dias cruza EMA de 50 dias e torna-se superior a 50 dias EMA, então é um sinal positivo. Crossovers de preço - Por exemplo, quando o preço cruza o EMA de 20 dias e se torna menor do que o EMA de 20 dias, é um sinal negativo. Identificação da tendência - Por exemplo, quando o preço é acima dos três EMA de 20 dias, 50 dias e 200 dias, o estoque está em alta tendência de alta. As médias móveis exponenciais atuam como níveis de suporte e resistência quando o preço está acima e abaixo da EMA, respectivamente. O gráfico acima mostra as médias móveis exponenciais (EMA) de JUBLFOOD. Podemos ver um cruzamento duplo descendente quando o 20-EMA vai abaixo de 50-EMA e o preço das ações diminui por 10 dias. 200-EMA atua como um forte suporte. 20-EMA atua como suporte em uma tendência de alta leve. Também há um cruzamento duplo otimista quando 20-EMA torna-se maior que 50-EMA. No gráfico acima, vemos que a GMRINFRA enfrenta resistência de 20-EMA e 50-EMA em uma forte tendência de baixa. Bandas Bollinger Para obter uma visão geral das Bandas Bollinger, leia Como você pode ver, bandas bollinger são bandas de volatilidade colocadas acima e abaixo de uma média móvel. Usamos a média móvel simples (SMA) de 20 dias. As bandas externas são definidas 2 desvios padrão acima e abaixo do SMA de 20 dias. O SMA de 20 dias também é conhecido como banda do meio. As bandas de Bollinger podem ser usadas para gerar vários sinais, nós apoiamos os seguintes sinais em techpaisa: Squeeze - Isso acontece quando um estoque é negociado com uma volatilidade muito baixa com uma possibilidade muito alta de uma ruptura acima da banda superior ou banda baixa. Nós também capturamos movimentos bruscos em direção a banda inferior ou superior. O gráfico acima mostra NIFTY Bollinger Bands. Antes de setembro de 2018, a tendência de alta, vemos um aperto e uma ruptura acima da banda superior. Recentemente, vemos um aperto e uma ruptura abaixo da banda baixa e o NIFTY continua a diminuir. Você deve ser cauteloso para sinais falsos e todos os indicadores técnicos acima devem ser consultados antes de tomar uma decisão. Por favor, envie seus comentários e sugira outras ferramentas de análise técnica que você gostaria de ter no techpaisa. Aqui estão os tutoriais para os seguintes indicadores: Fique atento às atualizações mais recentes: deve-se notar que, exceto a contagem. Essas funções retornam um valor nulo quando nenhuma linha é selecionada. Em particular, a soma de nenhuma linha retorna nula, não zero como se poderia esperar, e arrayagg retorna nulo em vez de uma matriz vazia quando não há linhas de entrada. A função coalesce pode ser usada para substituir zero ou uma matriz vazia por nulo quando necessário. Nota: Os agregados booleanos booland e boolor correspondem a agregados de SQL padrão todos e alguns ou alguns. Quanto a qualquer um e alguns. Parece que existe uma ambigüidade incorporada na sintaxe padrão: aqui, qualquer pode ser considerado como a introdução de uma subconsulta ou como uma função agregada, se a subconsulta retorna uma linha com um valor booleano. Assim, o nome padrão não pode ser dado a esses agregados. Nota: Usuários acostumados a trabalhar com outros sistemas de gerenciamento de banco de dados SQL podem ficar decepcionados com o desempenho do agregado de contagem quando aplicado a toda a tabela. Uma consulta como: será executada pelo PostgreSQL usando uma varredura seqüencial de toda a tabela. As funções de agregação arrayagg. Stringagg. E xmlagg. Bem como funções agregadas definidas pelo usuário, produzem valores de resultado significativamente diferentes, dependendo da ordem dos valores de entrada. Este pedido não é especificado por padrão, mas pode ser controlado escrevendo uma cláusula ORDER BY dentro da chamada agregada, como mostrado na Seção 4.2.7. Alternativamente, o fornecimento de valores de entrada de uma subconsulta ordenada geralmente funcionará. Por exemplo: Mas esta sintaxe não é permitida no padrão SQL e não é portátil para outros sistemas de banco de dados. A Tabela 9-44 mostra as funções agregadas tipicamente usadas na análise estatística. (Estes são separados apenas para evitar a confusão da lista de agregados mais comumente usados). Onde a descrição menciona N. Significa o número de linhas de entrada para as quais todas as expressões de entrada não são nulas. Em todos os casos, nulo é retornado se o cálculo não tiver sentido, por exemplo, quando N é zero. Tabela 9-44. Funções Agregadas para EstatísticaSQL2003 consultas de janelas CONTEÚDO VELHO O que é SQL: consultas de janelas de 2003 O SQL é uma linguagem muito capaz e há muito poucas questões que não pode responder. No entanto, o desempenho de algumas dessas consultas não é o que deveria ser - nem a própria consulta é fácil de escrever em primeiro lugar. Algumas das coisas que são difíceis de fazer em SQL direto são realmente operações muito solicitadas, incluindo: Calcular um total em execução - Mostrar o salário acumulado dentro de um departamento linha por linha, com cada linha, incluindo um somatório do salário das linhas anteriores. Encontre porcentagens dentro de um grupo - Mostre a porcentagem do salário total pago a um indivíduo em determinado departamento. Tome seu salário e divida-o pela soma do salário no departamento. Top-N consultas - Encontre o top N pessoas mais bem pagas ou o top N vendas por região. Calcule uma média móvel: média do valor das linhas atuais e dos valores das N linhas anteriores em conjunto. Execute consultas de classificação - Mostre o grau relativo de um salário individual dentro de seu departamento. Tanto o quotTop-Nquot quanto as consultas de classificação talvez possam ser implementadas simplesmente com o retorno de um número de linha de resultado (após a classificação). O número da linha pode então ser usado para calcular a informação baseada em posicionamento. Funções analíticas, são projetadas para resolver esses problemas. Eles adicionam extensões ao linguagem SQL que não só tornam essas operações mais fáceis de codificar, elas as tornam mais rápidas do que poderiam ser alcançadas com a abordagem SQL pura. Essas extensões estão atualmente em análise pelo comitê ANSI SQL para inclusão na especificação SQL. A sintaxe da função analítica é bastante simples, mas a aparência pode enganar. Começa com: A cláusula PARTITION BY lógico quebra um único conjunto de resultados em N grupos, de acordo com os critérios definidos pelas expressões da partição. As palavras partição e grupo são usadas de forma sinônima. A cláusula ORDER BY especifica como os dados são classificados dentro de cada grupo (partição). A cláusula WINDOWING nos fornece uma maneira de definir uma janela de dados deslizante ou ancorada, na qual a função analítica irá operar, dentro de um grupo. Esta cláusula pode ser usada para que a função analítica computa seu valor com base em qualquer janela arbitrária deslizante ou ancorada dentro de um grupo. Este exemplo mostra como usar a função analítica SUM para executar uma soma cumulativa. Primeiro, preenchemos alguns valores em uma tabela. A tabela é muito simples e consiste apenas no campo dt e xy. Observe que, para uma determinada data, é possível inserir várias linhas que é exatamente o que eu faço aqui. O que me interessa é extrair a soma cumulativa para cada dia na tabela. Ou seja, se eu tiver três entradas para a mesma data, por exemplo, 3, 4 e 5, não quero que a soma seja apenas de 345 para cada linha, mas 3 para a primeira linha, 34 para a segunda linha e 345 para a Terceira linha. Você pode testar com uma pequena base de dados Oracle 10g Express Edition. A função analítica: A declaração de seleção retornará: A terceira coluna corresponde a xy (os valores inseridos com a inserção em. Acima). A coluna interessante é a segunda. Por exemplo, em 26 de agosto de 2001, a primeira linha dessa data é 3 (é igual a xy), a segunda é 5 (é igual a xy3) e a terceira é 11 (igual a xy35). Na última vez . Depois de 2004, existem versões Express Edition de bancos de dados como Oracle, Microsoft SQL Server, onde você pode testar algumas funções analíticas. AVG (expressão ltdistinctggt) Usado para calcular uma média de uma expressão dentro de um grupo e janela. Distinct pode ser usado para encontrar a média dos valores em um grupo depois que as duplicatas foram removidas. CORR (expressão, expressão) Retorna o coeficiente de correlação de um par de expressões que retornam números. É uma abreviatura para: COVARPOP (expr1, expr2) STDDEVPOP (expr1) STDDEVPOP (expr2)). Estatisticamente falando, uma correlação é a força de uma associação entre variáveis. Uma associação entre variáveis ​​significa que o valor de uma variável pode ser previsto, até certo ponto, pelo valor do outro. O coeficiente de correlação fornece a força da associação retornando um número entre -1 (forte correlação inversa) e 1 (forte correlação). Um valor de 0 indicaria nenhuma correlação. COUNT (ltdistinctgt ltgt ltexpressiongt) Isso irá contar as ocorrências dentro de um grupo. Se você especificar ou alguma constante não-nula, a contagem irá contar todas as linhas. Se você especificar uma expressão, a contagem retorna a contagem de avaliações não-nulas de expressão. Você pode usar o modificador DISTINCT para contar as ocorrências de linhas em um grupo depois que as duplicatas foram removidas. COVARPOP (expressão, expressão) Isso retorna a covariância da população de um par de expressões que retornam números. COVARSAMP (expressão, expressão) Isso retorna a covariância da amostra de um par de expressões que retornam números. CUMEDIST Isso calcula a posição relativa de uma linha em um grupo. CUMEDIST sempre retornará um número maior que 0 e menor ou igual a 1. Este número representa a posição da linha no grupo de N linhas. Em um grupo de três linhas, os valores de distribuição acumulados retornados seriam 13, 23 e 33, por exemplo. DENSERANK Esta função calcula o grau relativo de cada linha retornada de uma consulta em relação às outras linhas, com base nos valores das expressões na cláusula ORDER BY. Os dados dentro de um grupo são classificados pela cláusula ORDER BY e, em seguida, um ranking numérico é atribuído a cada linha, começando por 1 e continuando em cima. O ranking é incrementado sempre que os valores das expressões ORDER BY mudam. As linhas com valores iguais recebem a mesma classificação (os nulos são considerados iguais nesta comparação). Um ranking denso retorna um número de classificação sem lacunas. Isso é em comparação com RANK abaixo. FIRSTVALUE Isso simplesmente retorna o primeiro valor de um grupo. LAG (expressão, ltoffsetgt, ltdefaultgt) O LAG dá acesso a outras linhas em um conjunto de resultados sem fazer uma auto-união. Ele permite que você trate o cursor como se fosse uma matriz em vigor. Você pode referenciar linhas que vêm antes da linha atual em um determinado grupo. Isso permitiria que você selecione as linhas anteriores de um grupo junto com a linha atual. Veja LEAD para saber como obter as próximas linhas. O deslocamento é um número inteiro positivo que padrão é 1 (a linha anterior). O padrão é o valor a ser retornado se o índice estiver fora do alcance da janela (para a primeira linha em um grupo, o padrão será retornado) LASTVALUE Isso simplesmente retorna o último valor de um grupo. LEAD (expressão, ltoffsetgt, ltdefaultgt) LEAD é o oposto do LAG. Enquanto o LAG lhe dá acesso a uma linha que precede a sua em um grupo - LEAD dá acesso a uma linha que vem depois da sua linha. O deslocamento é um número inteiro positivo que é padrão para 1 (a próxima linha). O padrão é o valor a ser retornado se o índice estiver fora do alcance da janela (para a última linha em um grupo, o padrão será retornado). MAX (expressão) Localiza o valor máximo de expressão dentro de uma janela de um grupo. MIN (expressão) Localiza o valor mínimo de expressão dentro de uma janela de um grupo. NTILE (expressão) Divide um grupo em valores de baldes de expressão. Por exemplo, se a expressão 4, cada linha do grupo receberia um número de 1 a 4 colocando-o em um percentil. Se o grupo tivesse 20 linhas nele, os 5 primeiros seriam atribuídos 1, os próximos 5 seriam atribuídos 2 e assim por diante. No caso de a cardinalidade do grupo não ser uniformemente divisível pela expressão, as linhas são distribuídas de modo que nenhum percentil tenha mais de 1 linha mais do que qualquer outro percentil nesse grupo e os percentis mais baixos sejam os que terão linhas extras. Por exemplo, usando a expressão 4 novamente e o número de linhas 21, o percentil 1 terá 6 linhas, o percentil 2 terá 5 e assim por diante. PERCENTRANK Isto é semelhante à função CUMEDIST (distribuição cumulativa). Para uma determinada linha em um grupo, ele calcula o grau dessa linha menos 1, dividido por 1 menos que o número de linhas que estão sendo avaliadas no grupo. Esta função sempre retornará valores de 0 a 1 inclusive. RANK Esta função calcula o grau relativo de cada linha retornada de uma consulta em relação às outras linhas, com base nos valores das expressões na cláusula ORDER BY. Os dados dentro de um grupo são classificados pela cláusula ORDER BY e, em seguida, um ranking numérico é atribuído a cada linha, começando por 1 e continuando em cima. As linhas com os mesmos valores das expressões ORDER BY recebem a mesma classificação no entanto, se duas linhas receberem o mesmo ranking, os números de classificação serão ignorados posteriormente. Se duas linhas forem número 1, não haverá número 2 - o ranking atribuirá o valor de 3 à próxima linha do grupo. Isso contrasta com DENSERANK, que não pula valores. RATIOTOREPORT (expressão) Esta função calcula o valor da expressão (soma (expressão)) sobre o grupo. Isso dá a você a porcentagem do total que a linha atual contribui para a soma (expressão). REGR xxxxxxx (expressão, expressão) Estas funções de regressão linear se encaixam em uma linha de regressão de mínimos quadrados comuns a um par de expressões. Existem diferentes funções de regressão disponíveis para uso. ROWNUMBER Retorna o deslocamento de uma linha em um grupo ordenado. Pode ser usado para numerar sequencialmente as linhas, ordenadas por determinados critérios. STDDEV (expressão) Calcula o desvio padrão da linha atual em relação ao grupo. STDDEVPOP (expressão) Esta função calcula o desvio padrão da população e retorna a raiz quadrada da variância da população. Seu valor de retorno é o mesmo que a raiz quadrada da função VARPOP. STDDEVSAMP (expressão) Esta função calcula o desvio padrão da amostra acumulada e retorna a raiz quadrada da variância da amostra. Esta função retorna o mesmo valor que a raiz quadrada da função VARSAMP. SUM (expressão) Esta função calcula a soma cumulativa da expressão em um grupo. VARPOP (expressão) Esta função retorna a variância populacional de um conjunto de números não nulo (os nulos são ignorados). A função VARPOP faz o seguinte cálculo para nós: (SUM (exprexpr) - SUM (expr) SUM (expr) COUNT (expr)) COUNT (expr) VARSAMP (expressão) Esta função retorna a variância da amostra de um conjunto de números não nulo (Nulos no conjunto são ignorados). Esta função faz o seguinte cálculo para nós: (SUM (exprexpr) - SUM (expr) SUM (expr) COUNT (expr)) (COUNT (expr) - 1) VARIANCE (expressão) Esta função retorna a variância da expressão. Uma lista da função mais usada para melhorar alguns performances160: SUM, RANK, DENSERANK, ROWNUMBER, LAG, LEAD, FIRSTVALUE, LASTVALUE