Modelo de média móvel em 6 meses

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Meb Faber Research Timing Model Frequently Asked Questions Eu tento ser tão aberto e honesto sobre os benefícios, bem como as desvantagens de cada estratégia e abordagem que eu pesquiso. A maior importância é encontrar um programa de gerenciamento de ativos e um processo adequado para você. O modelo de tempo foi publicado apenas como um exemplo simples. Existem melhorias consideráveis ​​que podem ser feitas no modelo e não executamos fundos de clientes com os parâmetros exatos no livro branco ou livro. Abaixo estão as perguntas mais frequentes que recebo via e-mail. Se você tiver mais perguntas, envie-me um e-mail para o email160protegido com a linha de assunto FAQ: 1. Como você atualiza este modelo O que você quer dizer com o preço mensal O modelo, conforme publicado, só é atualizado uma vez por mês no último dia do mês. A ação de mercado entretanto é ignorada. O modelo publicado apenas pretendia ser amplamente representativo do desempenho que se poderia esperar de um sistema tão simples. 2. Você examinou uma versão all-in onde você investiza 100 dos ativos em qualquer classe de ativos em um sinal de compra sim, mas isso elimina os benefícios da diversificação e expõe o portfólio para grandes riscos quando apenas algumas classes de ativos estão em Um sinal de compra. Além disso, introduz custos de transação desnecessários. Os retornos são mais elevados, mas com um aumento de risco desnecessário. 3. Você já examinou uma versão longa e curta, onde você reduz a classe de ativos em vez de se mudar para dinheiro. Sim. Os resultados estão no apêndice dos livros. 4. Você reequilibra as classes de ativos mensalmente. Sim. Embora mostremos no livro que é importante reequilibrar algum tempo, a freqüência não é tão importante. Recomendamos um reequilíbrio anual em contas isentas de impostos e reequilíbrio com base em fluxos de caixa em contas tributáveis. 5. Você tentou várias médias móveis Sim. Há uma ampla estabilidade de parâmetros de 3 meses em até 12 meses. Ditto para EMAs. 6. Eu gosto da estratégia e quero implementá-la, devo esperar até o próximo reequilíbrio. Normalmente, investimos imediatamente no ponto de reequilíbrio. Embora isso possa ter um efeito significativo nos resultados a curto prazo, deve ser uma lavagem a longo prazo. Os investidores preocupados com o curto prazo podem escalonar suas compras ao longo de vários meses ou trimestres. 7. Onde posso rastrear a estratégia 8. O que fazer com o uso de dados diários ou semanais? Não há apenas atualizar a exposição mensal de um investidor para movimentos de preços dramáticos no período intermediário. Vimos confirmar dados por vários prazos, alguns superiores, alguns inferiores. Sua pergunta é válida, mas também considere o contrário. O que acontece com um sistema que atualiza diariamente, onde um mercado cai rapidamente, então inverte e vai direto. O investidor teria sido rebocado e perdido capital. 9. Qual é a melhor maneira para um indivíduo implementar o modelo alavancado Isso é complicado. Idealmente, eles podem usar alavancagem com uma taxa de margem razoável. Interactive Brokers é consistentemente justo aqui. Usar ETFs alavancados é uma idéia horrível. Para os investidores familiarizados com o produto, os futuros são uma boa escolha. Pode-se usar também um sistema de rotação de todo o mercado. 10. Você já considerou combinar os sistemas de tempo e rotação 11. Por que você está aceitando o uso do modelo de média móvel de 200 dias 12. Para o sistema de rotação, você escreveu sobre onde você compra o melhor desempenho nos últimos 3, 6, Períodos de 12 meses, você está simplesmente usando a média do desempenho de 3, 6, 12 meses para calcular o desempenho superior 13. O cronômetro sma de 10 meses foi otimizado para todas (cinco) classes de ativos ou é possível que diferentes prazos possam funcionar Melhor para diferentes classes de ativos Diferentes prazos certamente funcionarão melhor (no passado), mas existe uma ampla estabilidade de parâmetros em vários comprimentos médios móveis diferentes. 14. Você já tentou adicionar ouro ao seu modelo (ou a qualquer outra classe de ativos). Sim, usamos mais de 50 classes de ativos no Cambria 8211, o papel deve ser instrutivo. 15. Por que você escolheu o SMA de 10 meses apenas para ser representativo da estratégia, e também corresponde mais perto da média móvel de 200 dias. Nós escolhemos mensalmente, pois os dados diários não retornam tanto para muitas das classes de ativos. 16. Onde você obteve seus dados históricos Dados Financeiros Globais. 17. Que software você usou para realizar os backtests históricos 18. Às vezes você menciona o uso do BND ou AGG em vez do IEF. Por que é que mencionamos no livro que o timing dos títulos de menor volatilidade não faz muita diferença (voltagens mais fortes, como empresas, emergentes e lixo, no entanto). Mencionamos que um investidor poderia comprar e manter um índice de títulos como o AGG ou o BND em vez do timing IEF. 19. Estou tentando replicar seus resultados com o banco de dados X (Yahoo, Google, etc) e minha correspondência resultados de don8217t. O que dá Os índices divulgados no documento e no livro são obtidos da Global Financial Data. Eu não posso verificar todas as fontes de dados para ver como eles calculam seus números, mas certifique-se de que os números são o retorno total, incluindo dividendos e renda. Para o Yahoo Finance, é necessário usar os números ajustados 8211 e certifique-se de ajustá-los todos os meses (ou registrar os novos retornos desse mês), um processo tedioso. Meb Faber é co-fundador e diretor de investimentos da Cambria Investment Management e autor de cinco livros. Na prática, a média móvel proporcionará uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou se mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo significará os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m mais pequeno é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra as séries temporais usadas para ilustração juntamente com a demanda média da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Depois, ela se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média, um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas utilizadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que em qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas em conjunto com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas médias móveis para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente da figura. Para as três estimativas, a média móvel está atrasada por trás da tendência linear, com o atraso crescente com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um momento específico no valor médio do modelo e o valor médio previsto pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série cada vez maior com tendência a. Os valores de lag e de polarização do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não combinam essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, antes ele começa como uma constante, muda para uma tendência e depois se torna constante novamente. Além disso, as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada pela mudança das curvas para a direita. O atraso e o desvio aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e a polarização de um período de previsão para o futuro em relação aos parâmetros do modelo. Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel baseia-se no pressuposto de uma média constante, e o exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parcela do período de estudo. Como as séries em tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para esses resultados. Também podemos concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menores. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero e a variância do erro é composta por um termo que é uma função e um segundo termo que é a variância do ruído. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com uma média constante. Este termo é minimizado fazendo o m o mais grande possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar as previsões sensíveis às mudanças, queremos m o mais pequeno possível (1), mas isso aumenta a variação do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de previsão implementa as fórmulas da média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo suplemento para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Comparadas com a tabela acima, os índices do período são deslocados em -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro médio móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11,1. O erro então é -5.1. O desvio padrão eo desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente.