Paso 7 Media Móvil

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Filtros de media móvil

Los promedios móviles son propensos a los whipsaws, cuando el precio cruza hacia adelante y hacia atrás a través de la media móvil en un mercado de alcance. Los comerciantes han desarrollado una serie de filtros a lo largo de los años para eliminar señales falsas.

Señales comerciales

El sistema de media móvil más simple genera señales cuando el precio cruza la media móvil:

Ir largo cuando el precio cruza por encima de la media móvil de abajo.

Ir corto cuando el precio cruza por debajo de la media móvil de arriba.

Los filtros se agregan para medir objetivamente cuando el precio ha cruzado la media móvil. Los filtros más comunes son:

Precio de Cierre - uno, dos o tres días sucesivos deben cerrar por encima o por debajo de la media móvil

La barra entera debe cruzar la media móvil

Dos o tres barras (en sucesión) deben estar todas despejadas de la media móvil

El promedio móvil debe inclinarse en la dirección del comercio

Precio típico. El precio medio o el cierre ponderado también se pueden utilizar como sustitutos del precio de cierre.

Pendiente Media móvil

Las operaciones sólo se introducen si el promedio móvil se inclina en la dirección del comercio. Este filtro no funcionará con promedios móviles exponenciales porque la media móvil exponencial siempre se inclina cuando el precio cierra por encima de la media móvil y se inclina si cierra por debajo.

Intel Corporation se representa con una media móvil exponencial de 63 días.

La media móvil simple se utiliza con dos filtros:

Mueva el ratón sobre los subtítulos gráficos para mostrar las señales comerciales.

Ir corto - dos se cierra por debajo de una media móvil descendente.

El promedio de largo plazo está subiendo y el precio ha cerrado por encima del promedio móvil durante 2 días.

La siguiente inmersión por debajo de la media móvil (a principios de enero) se filtra.

Se sale del comercio largo ya que hay dos cierres por debajo de la media móvil.

No hay comercio corto se introduce como la media móvil se inclina hacia arriba.

Ir largo - dos se cierra por encima de un promedio móvil en ascenso.

Ir corto ya que hay dos cierra por debajo de una media móvil descendente.

Ir largo - dos se cierra por encima de un promedio móvil en ascenso.

Ir corto - dos se cierra por debajo de una media móvil descendente.

Va de largo - el promedio móvil está subiendo otra vez y hay 2 se cierra encima de él.

Observe cómo es rentable el comercio largo [2] es durante la tendencia hacia arriba fuerte, comparada a cuando whipsaws del precio alrededor de la media móvil relativamente plana. Frecuentemente cambiando usted dentro y fuera de oficios. Los indicadores de tendencia normalmente no son rentables, y deben ser evitados, durante los mercados de alcance.

Los promedios móviles simples hacen que las tendencias se destaquen

Los promedios móviles (MA) son uno de los indicadores técnicos más populares ya menudo utilizados. El promedio móvil es fácil de calcular y, una vez trazada en un gráfico, es una poderosa herramienta de detección de tendencias visuales. A menudo se oye hablar de tres tipos de media móvil: simple. Exponencial y lineal. El mejor lugar para comenzar es entender lo más básico: el promedio móvil simple (SMA). Echemos un vistazo a este indicador y cómo puede ayudar a los comerciantes seguir las tendencias hacia mayores beneficios. (Para obtener más información sobre los promedios móviles, consulte nuestro tutorial de Forex.)

líneas de tendencia

No puede haber una comprensión completa de las medias móviles sin una comprensión de las tendencias. Una tendencia es simplemente un precio que sigue moviéndose en una dirección determinada. Sólo hay tres tendencias reales que una seguridad puede seguir:

Una tendencia alcista. O tendencia alcista, significa que el precio se está moviendo más alto.

Una tendencia a la baja. O tendencia bajista, significa que el precio se está moviendo más bajo.

Una tendencia lateral. Donde el precio se está moviendo hacia los lados.

Lo importante para recordar acerca de las tendencias es que los precios rara vez se mueven en línea recta. Por lo tanto, las líneas de media móvil se utilizan para ayudar a un comerciante más fácilmente identificar la dirección de la tendencia. (Para obtener una lectura más avanzada sobre este tema, vea Los fundamentos de Bollinger Bands® y Moving Average Envelopes: Refining a Popular Trading Tool.)

Construcción de media móvil

La definición del libro de texto de una media móvil es un precio promedio para un valor que utiliza un período de tiempo especificado. Tomemos la muy popular media móvil de 50 días como ejemplo. Un promedio móvil de 50 días se calcula tomando los precios de cierre de los últimos 50 días de cualquier valor y agregándolos juntos. El resultado del cálculo de la adición se divide entonces por el número de períodos, en este caso 50. Para continuar calculando la media móvil diariamente, reemplace el número más antiguo por el precio de cierre más reciente y haga la misma matemática.

No importa cuán largo o corto de un promedio móvil que está buscando para trazar, los cálculos básicos siguen siendo los mismos. El cambio será en el número de precios de cierre que utiliza. Así, por ejemplo, una media móvil de 200 días es el precio de cierre de 200 días sumados y luego divididos por 200. Verá todo tipo de promedios móviles, desde promedios móviles de dos días a promedios móviles de 250 días.

Es importante recordar que debe tener un cierto número de precios de cierre para calcular el promedio móvil. Si una garantía es nueva o sólo tiene un mes de antigüedad, no podrá hacer una media móvil de 50 días porque no tendrá un número suficiente de puntos de datos.

Además, es importante tener en cuenta que hemos optado por utilizar los precios de cierre en los cálculos, pero los promedios móviles se pueden calcular utilizando precios mensuales, precios semanales, precios de apertura o incluso precios intradía. (Para obtener más información, consulte nuestro tutorial de Medias móviles.)

Descripción

Descubra paso a paso cómo operar con el análisis técnico para ayudarle a generar beneficios de comercio constante

En un mundo donde parece haber más datos financieros de los que un inversionista sabe qué hacer, el análisis técnico no es diferente. Esta guía pretende proporcionar una introducción práctica a los conceptos de análisis técnico más importantes. Se divide en una sección que define el análisis técnico y sus componentes comunes, seguida de una sección que demuestra paso a paso cómo aplicar estos principios.

Éstos son algunos de los detalles que aprenderá.

- Cómo el análisis técnico puede permitirle tomar decisiones con nueva información que no estaría disponible si usted estuviera utilizando análisis fundamental-- Capítulo 1

- Los conceptos y principios clave detrás del análisis técnico (y cómo se puede sacar provecho de ellos!) - Capítulo 1

- El papel de la psicología del mercado en el análisis técnico - Capítulo 1

- Los 3 tipos de tendencias del mercado, incluyendo ejemplos de cada uno - Capítulo 3

- Los conceptos de apoyo y resistencia - Qué es, cómo funciona y cómo usarlo para identificar las tendencias del mercado y las oportunidades comerciales masivas - Capítulo 4

- Esta cosa simple podría señalar una nueva forma de tendencia (no quieres perder esto!) - Capítulo 4

- Por qué es crítico identificar los niveles de apoyo y resistencia tan pronto como sea posible al negociar.

- Qué & # x22; volumen & # x22; Es y cómo usarlo para evaluar la fuerza de un movimiento de precios - Capítulo 5

- 1 de los indicadores más comunes y más poderosos utilizados para el análisis técnico - Capítulo 6

- Aquí es cómo aplicar el análisis técnico a su comercio en 6 pasos - Esta sección por sí sola vale 1000x el precio de este libro y hacer que la ayuda que hacer un montón de dinero - Capítulo 7

- ¡Y mucho, mucho más!

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Herramientas de Análisis Técnico & # 8211; Tácticas de Crossover Promedio Móvil

Muchos comerciantes confían en herramientas básicas del análisis técnico

Una de las herramientas de análisis técnicas más fundamentales que los comerciantes comienzan con es el indicador de media móvil. Hace unas semanas presenté un breve tutorial sobre la utilización del indicador de media móvil para el comercio a corto plazo. Demuéstre los mejores ajustes y presenté algunas demostraciones para que los comerciantes pudieran tener una buena idea de usar esta herramienta básica de análisis.

Hoy quiero ampliar un poco más y presentar un tutorial sobre el uso de dos medias móviles en lugar de sólo uno. El método se llama el crossover del promedio móvil y es probablemente uno del primer si no el primer indicador que fue utilizado para crear un sistema que negociaba décadas anterior. Si nos fijamos en las publicaciones que se remontan a 50 años, especialmente las que se centraron en los productos básicos, verá el cambio de media móvil dual en acción.

Estos indicadores fueron creados originalmente para los comerciantes de futuros

Muchos indicadores que comúnmente se ven utilizados para las existencias hoy en día se inventaron originalmente para los productos básicos y futuros. Antes de los años 80 el mercado de valores era relativamente tranquilo y no exhibía demasiada volatilidad, no había comerciantes a corto plazo para crear la volatilidad que vemos en el mercado de hoy. Los mercados de materias primas eran siempre sustancialmente más volátiles en el pasado que las existencias. Por lo tanto, se necesitaron indicadores para ayudar a los mercados financieros volátiles. En este día y la edad las existencias se han vuelto tan volátiles, si no más volátiles, que los contratos de materias primas y futuros, por lo que estos indicadores se adoptaron para el mercado de valores. Como cuestión de hecho todos los indicadores que una vez se utilizaron para los productos básicos y futuros se utilizan ahora para el análisis del mercado de valores.

Cómo Utilizar el Crossover de Media Móvil Dual

El Crossover de media móvil utiliza dos marcos de tiempo de movimiento simple. El primer plazo es de 90 días y el segundo es de 14 días. Me parece que el uso de una combinación de estos dos marcos de tiempo produce una buena mezcla entre el marco de tiempo a corto plazo y el marco de tiempo a largo plazo. La otra razón por la que uso el período de 90 días es porque produce consistentemente los mejores resultados de todos los marcos de tiempo medios móviles probados.

El día 90 es la línea lenta y el día 14 es la línea rápida

Los mayores errores de los comerciantes hacen

El crossover de media móvil doble debe utilizarse en las condiciones adecuadas para funcionar correctamente. Aquí es donde surge el mayor problema; La mayoría de los comerciantes no utilizan el crossover de media móvil dual en el entorno de mercado correcto. He visto numerosas veces cuando los comerciantes utilizan indicadores de media móvil cuando los mercados son planos y la tendencia menos y he visto a muchos comerciantes utilizan estos indicadores cuando los mercados están retrazando. Esto no es lo que estos indicadores fueron diseñados para y si se utilizan en las condiciones de mercado equivocado nunca se dará cuenta del verdadero beneficio de estas herramientas de comercio maravilloso.

Aplicar el crossover después de que se produjo una inversión

El mejor momento y la única vez que uso el crossover de media móvil es después de que un stock particular u otro mercado ha tocado fondo y ha invertido la dirección o ha rematado y ya está empezando a bajar. Permítame mostrarle algunos ejemplos básicos para que pueda tener una idea de qué tipo de entorno de mercado estoy hablando.

Apple finalizó una fuerte tendencia alcista y comenzó una tendencia descendente

Aquí está otro ejemplo de una acción que está claramente invirtiendo la dirección. La mayoría de las reversiones pueden tardar entre 1 y 4 meses. Cuanto más largo sea el período de consolidación antes de la reversión de la tendencia, mejores serán las probabilidades de que la tendencia siga su camino.

A menudo verá que se desarrolla un patrón similar en un sector. En este caso particular, varias existencias de oro y la materia prima actual están pasando por un patrón similar mientras hablamos. Echa un vistazo a algunas existencias de oro diferentes o el producto real y verá el mismo tipo de patrón de comercio en toda la Junta.

Utilizar el crossover de media móvil correctamente

Después de encontrar una acción o mercado que ha invertido la dirección que debe esperar por una señal de confirmación antes de la entrada al mercado. Tienes que esperar a que el mercado para el comercio completamente fuera de los 14 días simple media móvil. Si usted va a tomar largas operaciones, el mercado debe negociar por encima de la media móvil simple de 14 días. Usted entraría en un MOC (mercado en cerrar) la orden de unos minutos antes de la campana de cierre suponiendo que ninguna parte de la acción u otro mercado ha tocado la media móvil simple de 14 días ese día. Si el mercado vuelve a caer y los intercambios dentro de la media, el comercio se anula y debe esperar para otro día que el mercado se negocia por encima de la media móvil simple de 14 días.

Aquí hay un ejemplo para el lado corto. Usted tiene que ser muy paciente y disciplinado cuando el comercio crossovers. Tenga en cuenta que podríamos haber entrado antes, pero esperamos hasta que el promedio móvil de 14 días esté por debajo del promedio móvil de 90 días y las operaciones bursátiles completamente por debajo del promedio móvil de 14 días también.

La entrada está al final de la primera barra para comerciar completamente debajo de ambos promedios móviles

Cosas a tener en cuenta

El Crossover de media móvil es una de las mejores herramientas de análisis técnico cuando se usa correctamente. Recuerde siempre esperar a que el mercado se invierta antes de aplicar este indicador. También recuerde cambiar el ajuste en el promedio lento a 90 barras y en la media móvil rápida a 14 barras.

La próxima vez le mostraré cómo usar el crossover de media móvil para salir de los mercados y cómo colocar su stop loss en niveles estratégicos.

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Capítulo 15: Movimiento de filtros promedio

Familiares del filtro de media móvil

En un mundo perfecto, los diseñadores de filtros sólo tendrían que ocuparse de la información codificada en el dominio del tiempo o del dominio de la frecuencia, pero nunca una mezcla de los dos en la misma señal. Desafortunadamente, hay algunas aplicaciones donde ambos dominios son simultáneamente importantes. Por ejemplo, las señales de televisión caen en esta categoría desagradable. La información de vídeo se codifica en el dominio de tiempo, es decir, la forma de la forma de onda corresponde a los patrones de brillo en la imagen. Sin embargo, durante la transmisión la señal de vídeo se trata de acuerdo con su composición de frecuencia, tal como su ancho de banda total, cómo las ondas portadoras para sonido & amp; Color se agregan, eliminación & amp; Restauración del componente de CC, etc. Como otro ejemplo, la interferencia electromagnética se entiende mejor en el dominio de la frecuencia, incluso si

La información de la señal se codifica en el dominio del tiempo. Por ejemplo, el monitor de temperatura en un experimento científico podría estar contaminado con 60 hercios de las líneas eléctricas, 30 kHz de una fuente de alimentación de conmutación, o 1320 kHz de una emisora ​​local de radio AM. Los familiares del filtro de media móvil tienen un mejor rendimiento en el dominio de la frecuencia, y pueden ser útiles en estas aplicaciones de dominio mixto.

Los filtros de media móvil de paso múltiple implican pasar la señal de entrada a través de un filtro de media móvil dos o más veces. La figura 15-3a muestra el núcleo del filtro resultante de una, dos y cuatro pasadas. Dos pasadas son equivalentes a usar un núcleo de filtro triangular (un núcleo de filtro rectangular convolucionado con sí mismo). Después de cuatro o más pases, el kernel de filtro equivalente parece un Gaussiano (recuerde el Teorema del Límite Central). Como se muestra en (b), múltiples pasadas producen una respuesta en escalón en forma de "s", en comparación con la línea recta de la pasada simple. Las respuestas de frecuencia en (c) y (d) están dadas por la Ec. 15-2 multiplicado por sí mismo para cada pase. Es decir, cada vez que la convolución del dominio da como resultado una multiplicación de los espectros de frecuencia.

La figura 15-4 muestra la respuesta en frecuencia de otros dos familiares del filtro de media móvil. Cuando un Gaussiano puro es usado como un núcleo de filtro, la respuesta de frecuencia es también Gaussiana, como se discutió en el Capítulo 11. El Gaussiano es importante porque es la respuesta de impulso de muchos sistemas naturales y artificiales. Por ejemplo, un breve impulso de luz que entra en una línea de transmisión de fibra óptica larga saldrá como un pulso gaussiano, debido a las diferentes trayectorias tomadas por los fotones dentro de la fibra. El kernel de filtro gaussiano también se utiliza ampliamente en el procesamiento de imágenes porque tiene propiedades únicas que permiten convoluciones bidimensionales rápidas (véase el Capítulo 24). La segunda respuesta de frecuencia en la Fig. 15-4 corresponde a usar una ventana de Blackman como un núcleo de filtro. (El término ventana no tiene significado aquí, es simplemente parte del nombre aceptado de esta curva). La forma exacta de la ventana de Blackman se da en el Capítulo 16 (Ec. 16-2, Fig. 16-2); Sin embargo, se parece mucho a un gaussiano.

¿Cómo son estos parientes del filtro de media móvil mejor que el propio filtro de media móvil? Tres maneras: Primero, y lo más importante, estos filtros tienen mejor atenuación de banda de detención que el filtro de media móvil. En segundo lugar, los granos de filtro se estrechan hasta una amplitud más pequeña cerca de los extremos. Recuerde que cada punto en la señal de salida es una suma ponderada de un grupo de muestras de la entrada. Si el núcleo del filtro se estrecha, las muestras en la señal de entrada que están más alejadas reciben menos peso que las cercanas. En tercer lugar, las respuestas de paso son curvas suaves, en lugar de la línea recta brusca de la media móvil. Estos últimos dos son generalmente de beneficio limitado, aunque usted puede ser que encuentre aplicaciones donde son ventajas genuinas.

El filtro de media móvil y sus familiares son todos aproximadamente iguales en la reducción del ruido aleatorio mientras que mantiene una respuesta aguda del paso. La ambigüedad radica en cómo se mide el tiempo de subida de la respuesta escalonada. Si el tiempo de subida se mide de 0% a 100% del paso, el filtro de media móvil es lo mejor que puede hacer, como se mostró anteriormente. En comparación, medir el tiempo de subida del 10% al 90% hace que la ventana de Blackman sea mejor que el filtro de media móvil. El punto es, esto es sólo disputas teóricas; Considere estos filtros iguales en este parámetro.

La mayor diferencia en estos filtros es la velocidad de ejecución. Utilizando un algoritmo recursivo (descrito a continuación), el filtro de media móvil funcionará como un rayo en su computadora. De hecho, es el filtro digital más rápido disponible. Múltiples pases del promedio móvil serán correspondientemente más lentos, pero aún así muy rápidos. En comparación, los filtros Gaussiano y Blackman son extremadamente lentos, porque deben usar convolución. Piense un factor de diez veces el número de puntos en el núcleo del filtro (basado en la multiplicación es aproximadamente 10 veces más lento que la adición). Por ejemplo, espere que un Gaussiano de 100 puntos sea 1000 veces más lento que un promedio móvil usando recursión.

Promedios móviles simples

Cuando se enfrenta a una variación al parecer aleatoria en una colección de cosas, lo primero que hace un estadístico es calcular un promedio o, más precisamente, la media aritmética. ¿Cuál es la talla promedio de los hombres de 30 años? Mida un manojo entero de ellos, sume sus alturas, y divida por el número que usted midió. Si el número que se obtiene es útil para cualquier cosa es otra cuestión, pero al menos siempre se puede calcular fácilmente un promedio.

Puesto que la tendencia del peso está siendo oscurecida por una variación aparentemente al azar del día a día causada sobre todo por el contenido de agua instantáneo de la bolsa de goma, qué sobre el promedio de pesos de varios días y trazando los promedios en lugar de otro? Vamos a intentarlo; Tomar las ponderaciones para cada período de 10 días en el gráfico, calcular el promedio y trazarlo como un pequeño cuadrado en el medio del intervalo de 10 días. Aquí está el resultado, superpuesto en el gráfico original que muestra la verdadera tendencia de peso.

Parece que estamos en algo aquí! Los promedios rastrean la tendencia muy de cerca. El promedio ha filtrado la influencia de las variaciones diarias, dejando sólo la tendencia a largo plazo. Pero podemos hacerlo aún mejor. En lugar de esperar diez días antes de calcular el promedio, ¿por qué no calcular cada día el promedio de los últimos diez días? Esto nos dará un gráfico continuo en lugar de una sola caja cada diez días, y no tenemos que esperar 10 días para el siguiente promedio. Esto es lo que sucede cuando intentamos este esquema.

¡Bingo! El promedio de los últimos diez días y el gráfico de la media todos los días (la línea azul pesado) sigue de cerca la tendencia del peso real (la línea roja delgada). Lo que hemos calculado se llama media móvil de 10 días. `` Moviéndose '' porque el promedio puede ser pensado como deslizamiento a lo largo de la curva de las mediciones de peso bruto, haciendo un promedio de los últimos 10 cada día.

Notará, si observa de cerca las dos curvas, que el promedio móvil, aunque la misma forma, se retrasa ligeramente detrás de la tendencia real. Esto ocurre porque el promedio móvil para cada día se ve hacia atrás en los últimos 10 días de datos, por lo que está influenciado por las mediciones anteriores, así como el presente. El retraso puede parecer un problema a primera vista, pero en realidad resultará ser ventajoso cuando llegue a usar un promedio móvil para el control de peso.

Podemos basar un promedio móvil en cualquier número de días, no sólo 10. Aquí están los promedios móviles de 5, 10, 20 y 30 días del peso diario de Marvin.

A medida que aumenta el número de días en la media móvil, la curva se vuelve más suave (ya que las fluctuaciones día a día son cada vez más promediadas), pero la media móvil se queda más atrás de la tendencia real, ya que el promedio incluye lecturas más distantes en el pasado.

Etiqueta: media móvil

Quantile LOESS & # 8211; Combinación de una ventana cuantitativa móvil con LOESS (función R)

En este post voy a proporcionar el código R que implementan la combinación de repetición de cuantía de ejecución con el LOESS más suave para crear un tipo de cuillero LOESS & # 8221; (Por ejemplo, Regresión de cuantía local & # 8221;).

Este método es útil cuando surge la necesidad de ajustar una línea suavizada y resistente (necesita ser verificada) para un cuantil (un ejemplo para tal caso se proporciona al final de este post).

Si desea utilizar la función en su propio código, simplemente ejecute dentro de su consola R la siguiente línea:

Fondo

Llegué a cruzar esta idea en un artículo titulado "Análisis de datos de alto rendimiento en genética conductual & # 8222; Por Anat Sakov, Ilan Golani, Dina Lipkind y mi asesor Yoav Benjamini. Del resumen:

En los últimos años, ha surgido una creciente necesidad en diferentes campos, para el desarrollo de sistemas computacionales para el análisis automatizado de grandes cantidades de datos (alto rendimiento). El manejo de la estructura de ruido no estándar y los valores atípicos, que podrían haber sido detectados y corregidos en el análisis manual, ahora deben ser incorporados al sistema con la ayuda de métodos robustos. [& # 8230;] usamos una mezcla no estándar de métodos robustos y resistentes: LOWESS y mediana de ejecución repetida.

La motivación para esta técnica vino de & # 8220; Path data & # 8221; (De ratones) que es

Propensos a sufrir de ruido y atípicos. Durante la progresión un sistema de seguimiento podría perder la pista del animal, la inserción (ocasionalmente muy grande) outliers en los datos. Durante la detención, y aún más durante los arrestos, los valores extremos son raros, pero el ruido de grabación es grande en relación con el tamaño real del movimiento. Las implicaciones estadísticas son que los dos tipos de comportamiento requieren diferentes grados de suavizado y resistencia. Una complicación adicional es que los dos intercambian muchas veces durante una sesión. Como resultado, la solución estadística adoptada no sólo necesita suavizar los datos, sino también reconocer, de manera adaptativa, cuando hay arrestos. Hasta donde sabemos, ninguna técnica de suavizado existente ha sido capaz de cumplir esta doble tarea. Elaboramos las fuentes de ruido y proponemos una combinación de LOWESS (Cleveland, 1977) y la mediana de ejecución repetida (RRM, Tukey, 1977) para hacer frente a estos desafíos

Si lo único que queríamos hacer era realizar una media móvil (promedio de ejecución) en los datos, utilizando R, podríamos simplemente usar la función rollmean del paquete zoo.

Pero como quisiéramos también permitir el suavizado cuantil, nos volvimos a utilizar la función rollapply.

Función R para la realización de cuantila LOESS

Aquí está la función R que implementa el cuillado de ejecución repetida suavizado LOESS (con implementación para usar esto con una implementación simple para usar el promedio en lugar de cuantil):

Precio estándar & amp; Precio medio móvil?

Actualmente siendo moderado

Hola, por favor refiérase a

PRECIO ESTÁNDAR

La valoración utilizando un precio estándar tiene las siguientes características:

Todas las contabilizaciones de inventario se realizan al precio estándar

Las desviaciones se contabilizan en cuentas de diferencia de precio

Las desviaciones se actualizan

Los cambios de precio pueden ser monitoreados

Si a un material se le asigna un precio estándar (S), el valor del material siempre se calcula a este precio. Si los movimientos de mercancías o los recibos de facturas contienen un precio que difiere del precio estándar, las diferencias se contabilizan en una cuenta de diferencia de precio. La variación no se tiene en cuenta en la valoración.

MOVIENDO EL PRECIO MEDIO

La valuación usando un precio medio móvil resulta en lo siguiente:

Las entradas de mercancías se contabilizan al valor de entrada de mercancías.

El precio en el maestro de materiales se ajusta al precio de entrega.

Las diferencias de precios sólo se producen en circunstancias excepcionales.

Los cambios de precio manuales son generalmente innecesarios. Sin embargo, son posibles.

Si a un material se le asigna un precio medio móvil (MAP), el precio se ajusta automáticamente en el registro maestro de materiales cuando ocurren variaciones de precios. Si los movimientos de mercancías o los recibos de facturas se contabilizan utilizando un precio que difiere del precio medio móvil, las diferencias se contabilizan en la cuenta de valores; Como resultado, el precio medio móvil y el valor del cambio de stock.