Una WMA asigna una ponderación a cada punto de precio dentro del periodo seleccionado, y los precios más recientes reciben las ponderaciones más altas. Para calcular una WMA, multiplicas cada precio por su ponderación, obtienes la suma de estos valores y luego divides por la suma de las ponderaciones.
Por ejemplo, calculemos una media móvil ponderada de 5 días. Supongamos que los precios de cierre en los últimos cinco días son de 10, 11, 12, 13 y 14 dólares. Las ponderaciones asignadas a estos precios pueden ser 1, 2, 3, 4 y 5, respectivamente. La WMA se calcula de la siguiente manera:
WMA = (10 * 1 + 11 * 2 + 12 * 3 + 13 * 4 + 14 * 5) ÷ (1 + 2 + 3 + 4 + 5) = (10 + 22 + 36 + 52 + 70) ÷ 15 = 190 ÷ 15 = 12.67
En este ejemplo, la WMA de 5 días es de 12.67 USD. A medida que se agregan nuevos precios de cierre, los precios más antiguos se eliminan del cálculo y las ponderaciones se vuelven a calcular, lo que garantiza que la WMA refleje continuamente las tendencias de precios más recientes.
En el trading de criptomonedas, las WMA pueden utilizarse para el análisis de tendencias. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin se mueve por encima de su WMA de 50 días, esto podría indicar el comienzo de una tendencia alcista, lo que sugiere una posible oportunidad de compra. Por el contrario, si el precio cae por debajo del WMA de 50 días, puede indicar una tendencia bajista, lo que indica una posible oportunidad de venta.
Las medias móviles ponderadas (WMA) son herramientas de análisis técnico que optimizan los datos de precios durante un período específico con una mayor sensibilidad a los movimientos de precios recientes. En el trading de criptomonedas, las WMA suelen utilizarse para identificar tendencias y niveles de soporte y resistencia.
Una herramienta de análisis técnico compuesta por múltiples medias móviles de diferentes longitudes.
Una herramienta de análisis técnico que consiste en dos bandas colocadas alrededor de una media móvil central.
Una herramienta de análisis técnico que ayuda a los traders a identificar tendencias optimizando los datos ...