Rolling 12 Months Average em DAX Computing a média de 12 meses em DAX parece uma tarefa simples, mas esconde alguma complexidade. Este artigo explica como escrever a melhor fórmula evitando armadilhas comuns usando funções de inteligência de tempo. Começamos com o modelo usual de dados AdventureWorks, com produtos, vendas e tabela de calendário. O Calendário foi marcado como uma tabela de calendário (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência de tempo) e nós construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com esta configuração, é muito fácil criar uma primeira tabela dinâmica mostrando vendas ao longo do tempo: ao fazer análise de tendências, se as vendas estiverem sujeitas à sazonalidade ou, em geral, se desejar remover o efeito de picos e queda nas vendas, A técnica comum é a de calcular o valor em um determinado período, geralmente 12 meses, e a média. A média móvel em 12 meses fornece um indicador suave da tendência e é muito útil em gráficos. Dado uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda possui alguns problemas que resolveremos mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor das Vendas depois de criar um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano completo de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O menor é: lendo-o do mais íntimo: se mostramos dados por um mês, digamos, julho de 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna o último dia em julho de 2007. Então usamos NEXTDAY para tomar o primeiro De agosto de 2007 e finalmente usamos o SAMEPERIODLASTYEAR para retornar um ano, produzindo 1 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usarmos esta fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece ser bom, mas nós Tem um problema para a última data: de fato, como você pode ver na figura, o valor é calculado corretamente até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas existe Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o grande total em vez de um valor em branco, como seria de esperar. De fato, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar o 1 de janeiro de 2011. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência do tempo e espera-se que retornem conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale mais algumas palavras. As funções de inteligência do tempo não executam matemática nas datas. Se você quiser tomar o dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data e o resultado será no dia seguinte. Em vez disso, as funções de inteligência do tempo mudam os conjuntos de datas de ida e volta ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY adquire a sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma única linha com o 31 de dezembro de 2010) e desloca-a um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2011, mas, porque a tabela do Calendário não contém essa data, o resultado é BLANK. Assim, nossa expressão calcula as vendas com um limite inferior em branco, o que significa o início dos tempos, resultando como resultado do grande total de vendas. Para corrigir a fórmula, basta alterar a ordem de avaliação do limite inferior: como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após a mudança de um ano de volta. Desta forma, tomamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e levamos no dia seguinte, que é 1 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela do calendário. O resultado é agora o esperado: neste ponto, precisamos apenas dividir esse número em 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-lo por 12. De fato, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela do calendário com a tabela de vendas depois que aplicamos o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: você pode ver na próxima figura que a medida Months12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName possui apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para poder contar mais de 12. A parte interessante desta fórmula que usa filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis mesmo quando você filtra usando outro atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um slicer, então as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado em Vendas, a fórmula calcula corretamente que, em julho de 2007, há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: neste ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE: quando usamos isso em uma tabela dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: de fato, o valor é calculado também por meses para os quais não há vendas (ou seja, meses futuros): isso pode ser resolvido usando uma declaração IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o viciado em desempenho entre você, sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino do desempenho, porque poderia forçar o mecanismo de fórmula DAX a entrar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como esta: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra as vendas, você pode facilmente apreciar como a média móvel Descreve as tendências de uma maneira muito mais limpa: Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Estratégia de Negociação de Rotação Setorial do FABER039 Estratégia de Negociação de Rotação do Setor da Faber039s As estratégias de negociação baseadas em rotação são populares porque podem melhorar os retornos ajustados ao risco e automatizar o processo de investimento. Momentum investing, que é o cerne da estratégia de rotação do setor, procura investir em setores que mostram o desempenho mais forte ao longo de um período de tempo específico. Momento de investimento é outra forma de investimento de força relativa. Este artigo explicará a estratégia e mostrará aos investidores como implementar essa estratégia usando as ferramentas da StockCharts. Faber e O039Shaunessey Há muitos artigos que suportam o conceito de investimento dinâmico e investimentos de força relativa. Em seu livro, What Works on Wall Street. James O039Shaunessey detalha as estratégias de melhor desempenho nos últimos cinquenta anos. Agora, em sua quarta edição, O039Shaunessey descobriu que as estratégias de força relativa estavam consistentemente no topo da lista de desempenho. Os investidores são recompensados por comprar os estoques mais fortes e evitar os mais fracos. Os fortes tendem a ficar mais fortes, enquanto os fracos tendem a ficar mais fracos. Isso faz sentido porque Wall Street adora seus vencedores e odeia seus perdedores. Mebane Faber, da Cambria Investment Management, escreveu um white paper intitulado Relative Strength Strategies for Investing. Google, seu nome e o nome do papel para detalhes. Usando dados do grupo indústria setorial voltando à década de 1920, Faber descobriu que uma estratégia de impulso simples superou o buy-and-hold aproximadamente 70 do tempo. Em outras palavras, a compra de grupos de setorindústria com os maiores ganhos superou a compra e retenção durante um período de teste que excedeu 80 anos. Esta estratégia funcionou para intervalos de desempenho de 1 mês, 3 meses, 6 meses, 9 meses e 12 meses. Além disso, Faber também descobriu que o desempenho poderia ser melhorado, adicionando uma tendência simples seguindo o requisito antes de considerar as posições. Detalhes da Estratégia A estratégia mostrada agora é baseada nas descobertas no livro branco da Faber039. Primeiro, a estratégia é baseada em dados mensais e o portfólio é reequilibrado uma vez por mês. Os cartistas podem usar o último dia do mês, o primeiro dia do mês ou uma data fixada todos os meses. A estratégia é longa quando o SampP 500 está acima de sua média móvel simples de 10 meses e fora do mercado quando o SampP 500 está abaixo do SMA de 10 meses. Esta técnica básica de sincronização garante que os investidores estão fora do mercado durante as tendências de baixa estendidas e no mercado durante os aumentos de tendência prolongados. Essa estratégia teria evitado o mercado ostentoso de 2001-2002 e o declínio desolador em 2008. No teste de volta, Faber usou os 10 grupos da indústria do setor da biblioteca de dados FRF-Fama CRSP. Estes incluem Consumer Non-Durables, Consumer Durables, Manufacturing, Energy, Technology, Telecommunications, Shops, Health, Utilities and Other. O último grupo de indústria setorial (outros) inclui Minas, Construção, Transporte, Hotéis, Serviços às Empresas, Entretenimento e Finanças. Em vez de buscar ETFs individuais para combinar esses grupos, essa estratégia simplesmente usará os 9 SPDRs do setor. O próximo passo é escolher o intervalo de desempenho. Os cartistas podem escolher qualquer coisa de um mês para doze meses. Um mês pode ser um pouco curto e causar reequilíbrio excessivo. Doze meses podem demorar um pouco e perca o movimento demais. Como um compromisso, este exemplo usará os três meses e definirá o desempenho com a Taxa de Mudança de três meses, que é o ganho percentual em um período de três meses. Chartist deve então decidir quanto capital alocar para cada setor e para a estratégia como um todo. Os cartistas poderiam comprar os três principais setores e alocar valores iguais para os três (33). Alternativamente, os investidores poderiam implementar uma estratégia ponderada investindo o máximo no setor superior e menores montantes nos setores subsequentes. Comprar Sinal: Quando o SampP 500 está acima de sua média móvel simples de 10 meses, compre os setores com os maiores ganhos ao longo de um período de três meses. Sinal de venda: Sair de todas as posições quando o SampP 500 se desloca abaixo da média móvel simples de 10 meses em uma base de fechamento mensal. Rebalanceamento: uma vez por mês, venda setores que caem do nível superior (três) e compre os setores que se deslocam para o nível superior (três). Resumo do setor de estoque O Resumo do setor no StockCharts pode ser usado para implementar esta estratégia mensalmente. Os nove setores SPDRs são mostrados em uma página conveniente com uma opção para classificar por alteração de porcentagem. Primeiro, selecione o prazo de desempenho desejado usando o menu suspenso logo acima da tabela. Este exemplo usa um desempenho de três meses. Em segundo lugar, clique no cabeçalho de Chg para classificar por mudança de porcentagem. Isso colocará os setores de melhor desempenho no topo. Com o risco de ajuste de curva, parece que uma média móvel simples de 12 meses mantém uma forte tendência melhor do que uma SMA de 10 meses. No gráfico abaixo, as setas azuis mostram onde o SampP 500 quebrou o SMA de 10 meses, mas manteve o SMA de 12 meses. A diferença entre as duas médias móveis é bastante pequena e essas diferenças provavelmente irão ocorrer ao longo do tempo. Uma média móvel de 12 meses, no entanto, representa a média de um ano, que é um período de tempo atraente do ponto de vista a longo prazo. O preço tem um viés ascendente quando acima desta média móvel de um ano e um viés descendente quando abaixo. Conclusões Esta estratégia de rotação do setor baseia-se na premissa de que certos setores superarão e o investimento nesses setores superará o mercado globalmente. Mesmo que um teste de volta de 80 anos confirme essa suposição, o desempenho passado não é garantia de desempenho futuro. Tal como acontece com qualquer estratégia, a autodisciplina e a adesão à estratégia são primordiais. Haverá meses ruins, talvez até anos ruins. No entanto, evidências de longo prazo sugerem que os bons tempos superarão os maus momentos. Esta estratégia também pode ser usada como um primeiro corte para a seleção de ações. Os comerciantes podem concentrar seus esforços em ações nos três principais setores e evitar estoques nos seis inferiores. Tenha em mente que este artigo foi concebido como um ponto de partida para o desenvolvimento da estratégia de negociação. Use essas idéias para aumentar seu processo de análise e preferências de recompensa de risco. Mais Estudo do ponto amplo gráfico da figura Thomas Dorsey Análise técnica dos mercados financeiros John J. Murphy
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