MetaStock Moving Average Function A média móvel é provavelmente a mais comumente utilizada de todos os indicadores. Ele vem em vários tipos e tem inúmeras aplicações. Em termos básicos, porém, uma média móvel ajuda a suavizar as flutuações no preço (ou um indicador) e fornecer uma reflexão mais precisa da direção que a segurança está se movendo. As médias móveis são indicadores de atraso e se encaixam na categoria de tendência seguinte. Os vários tipos incluem simples, ponderada, exponencial, variável e triangular. A diferença entre os vários tipos de médias móveis é simplesmente a forma como as médias são calculadas. Por exemplo, uma média móvel simples coloca a ponderação igual em cada valor no período ponderado e exponencial coloca mais ênfase em valores recentes no período uma média móvel triangular coloca maior ênfase na parte média do período de tempo e uma variável média móvel ajusta a Ponderação em função da volatilidade do período. Deixa o foco na média movente simples, que é dada forma encontrando o preço médio de uma segurança sobre um número do jogo de períodos. Isso é calculado somando os preços de fechamento do título ao longo do número de períodos (por exemplo, 15) e dividindo esta resposta somada pelo número de períodos. Com relação aos outros tipos de médias móveis, seus cálculos podem ser um pouco mais complexo, porém a premissa é ainda o mesmo. A única diferença é onde e como os ponderadores relevantes são colocados. SYNTAX Mov (Matriz de Dados, Períodos, E S TRI VAR W VOL) Array de Dados Este é o array de dados que será calculado para formar o indicador de média móvel. Este é mais frequentemente o preço de fechamento, mas pode ser qualquer outro preço dados ou indicador. Períodos Especifica quantos períodos são usados para calcular a média móvel. EST TRI VAR W VOL Este é o tipo de média móvel a ser usado, como mostrado a seguir: E Exponencial S Simples T Série de tempo Tri Triangular Var Variável W Ponderada Vol Volume Ajustada A seguinte fórmula representa uma média móvel simples de 15 CgtMov (C, 15, S) e VgtMov (V, 20, S) A fórmula acima especifica que o preço de fechamento deve ser superior a um período de 15 simples A média móvel (denotada por CgtMov (C, 15, S)) e que o presente volume deve ser maior que a média de 20 períodos do volume (denotada por VgtMov (V, 20, S)). Observando a Figura 3.27, podemos ver uma média móvel simples de 15 períodos aplicada ao gráfico. Figura 3.27 Indicador de Média Móvel Construa fórmulas para o seguinte: 1. O preço de fechamento cruzando uma média móvel ponderada de 20 períodos da média móvel simples de fechamento e de 30 períodos do fechamento é maior que a média móvel simples de 50 períodos do fechamento: Este artigo é um trecho do Guia de Estudo de Programação MetaStock. QuotDiscover O segredo simples para fazer Metastock Easy amp Identificar negócios rentáveis Clique aqui para encontrar mais sobre o MetaStock Programming Study GuideMarch 1998 TRADERS DICAS Aqui está esta seleção de meses Traders Dicas, contribuído por vários desenvolvedores de software de análise técnica para ajudar os leitores mais facilmente implementar Algumas das estratégias apresentadas nesta edição. Você pode copiar estas fórmulas e programas para fácil utilização em sua planilha ou software de análise. Simplesmente selecione o texto desejado, realçando como você faria em qualquer programa de processamento de texto, em seguida, use o comando de chave padrão para copiar ou escolha quotcopyquot no menu do navegador. O texto copiado pode então ser quotpastedquot em qualquer planilha aberta ou outro software selecionando um ponto de inserção e executando um comando de colar. Alternando para a frente e para trás entre uma janela do aplicativo e a página da Web aberta, os dados podem ser transferidos com facilidade. A média móvel adaptativa que foi discutida na entrevista com Perry Kaufman na edição de bônus COMMODITIES de 1998 STOCKS (o artigo foi originalmente publicado em março de 1995) é uma excelente alternativa aos cálculos de média móvel padrão. Nestes meses Traders Tips, apresentarei dois estudos Easy Language e um Easy Language System baseado na média móvel adaptativa. O cálculo da média móvel adaptativa que é usado nos estudos e no sistema em TradeStation ou SuperCharts é executado principalmente por uma função referida como quotAMA. quot Outra função referida como quotAMAFquot é usada para calcular o filtro de média móvel adaptativa. Como sempre, as funções devem ser criadas antes do desenvolvimento do sistema de estudo. Tipo: Função Nome: AMA Vars: Ruído (0), Sinal (0), Diff (0), efRatio (0), Liso (1), Mais Rápido (.6667), Mais Lento (.0645), AdaptMA (0) Diff AbsValue (Close - Close1) IF CurrentBar lt Período Then AdaptMA Fechar IF CurrentBar gt Período Then Começar Sinal AbsValue (Close - ClosePeriod) Noise Summation (Diff, Period) efRatio Sinal Ruído Smooth Power (efRatio (mais rápido - mais lento) Mais lento, 2) AdaptMA (0), Diff (0), efRatio (0), Suave (1), Mais Rápido (.6667) ), Mais lenta (.0645), AdaptMA (0), AMAFltr (0) Diff AbsValue (Close - Close1) IF CurrentBar lt Período Then AdaptMA Fechar IF CurrentBar gt Período Then Começar Sinal AbsValue (Close - ClosePeriod) Noise Summation (Diff, ) EfRatio Sinal de ruído Smooth Power (efRatio (mais rápido - mais lento) mais lento, 2) AdaptMA AdaptMA1 suave (Close - AdaptMA1) AMAFltr StdDev (AdaptMA-AdaptMA1, Período) Pcnt End AMAF AMAFltr Você pode então criar os dois estudos e o sistema. O primeiro indicador exibe a linha de média móvel adaptativa, com uma torção opcional. A torção é que a linha AMA pode ser alisada usando regressão linear. Assim, eu incluí no indicador uma entrada chamada quotsmoothquot que permite determinar se a linha AMA deve ser alisada ou não. Um quotYquot como o valor de entrada suaviza o cálculo. Um quotNquot simplesmente traça a linha crua AMA. Este indicador deve ser escalado para quotSame como dados de preço. quot Tipo: Nome do Indicador: MovAvg Entradas Adaptáveis: Período (10), Suave (quotYquot) IF UpperStr (Suave) quotYquot Then Plot1 (LinearRegValue (AMA (Período), Período, 0) , QuotAmA suave) Else Plot2 (AMA (Período), quotAdaptive MAquot) O segundo indicador, quotMov Avg Adaptive Fltr, toma o conceito de filtragem e aplica-o a um indicador. Com base nos parâmetros da média móvel adaptativa filtrada (AMAF), este indicador traçará uma linha vertical azul ou vermelha, dependendo da condição que é atendida. Os valores refletidos pelas linhas verticais refletem o valor do cálculo do filtro AMA. Algumas definições de formato sugeridas são fornecidas após o código do indicador. Tipo: Indicador Nome: MovAvg Adaptável Fltr Entradas: Período (10), Pcnt (.15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), AMALs (0), AMAHs (0) AMAFVAl AMAF (Período, Pcnt) IF CurrentBar 1 Em seguida, comece AMALs AMAVal AMAHs AMAVal Fim Comece IF Amaval AM AMal 1 AM AMal AMAVal AMAVal AMVal AMAVal AMAVal AMAVal Amal AMT gt AMAFVal Então Comece Plot 1 IF Plot11 0 Então Alerta True End Outros IF AMAHs - AMAVal Gt AMAFVal Então Begin Plot2 (AMAFVal, quotSellquot) IF Plot21 0 Então Alert True End Plot3 (AMAFVal, quotAMAFilterquot) End Style: Scaling: Screen O sistema quotMovAvg Adaptive Fltrquot abaixo se baseia nas regras estabelecidas para as entradas baseadas no filtro adaptável em movimento Cálculo médio. Tipo: Nome do Sistema: MovAvg Adaptável Fltr Entradas: Período (10), Pcnt (.15) Vars: AMAVal (0), AMAFVal (0), AMALs (0), AMAHs (0) AMAFVAl AMAF (Período, Pcnt) IF CurrentBar 1 Em seguida, comece AMALs AMAVal AMAHs AMAVal Fim Começar SE AMAVal lt AMAVal1 Então AMALs AMAVal AMAVal AMT AMAVal1 Então AMAHs AMAVal AMAVal AMAVal se cruza acima AMAFVal Em seguida, comprar este bar em Fim AM AMAHs - AMAVal cruza acima AMAFVal Em seguida, venda este bar em Fechar End Este código também está disponível no site Omega Researchs. O nome do arquivo é quotAMA. ELA. quot Por favor, note que todas as técnicas de análise Traders Tips postadas no site Omega Researchs podem ser utilizadas por TradeStation e SuperCharts. Sempre que possível, as técnicas de análise postadas incluirão os formatos Editor Rápido e Editor de Poder. Em MetaStock 6.5, você pode criar facilmente o sistema de média móvel adaptável discutido por Perry Kaufman na entrevista que aparece na edição de bônus de 1998. Com o MetaStock 6.5 em execução, escolha quotIndicator Builderquot no menu Ferramentas e, em seguida, clique no botão Novo. Digite as seguintes fórmulas: Média móvel adaptativa Períodos de onda binária: Input (quotTime Periodsquot, 1,1000, 10) Direção: CLOSE - Ref (CLOSE, - periods) SSC: ER (FastSC - SlowSC) (CLOSE - ref (Close, -1)), constante anterior (CLOSE - PREV)) FilterPercent: Entrada (quotFilter Percentagequot, 0,100,15) 100 Filtro: FilterPercent Std (AMA) AMA, -1), AMA, PREV) AMAHigh: Se (AMA gt Ref (AMA, -1), AMA, PREV) Adaptive Moving Average Períodos: Input (quotTime Periodsquot, 1,1000, 10) Direção: CLOSE - Ref (CLOSE, - periods) SSC: ER (FastSC - SlowSC) SlowSC AMA: ) Constante (CLOSE - ref (Close, -1)), Prev constante (CLOSE - PREV)) Se você quiser ver a média móvel adaptativa, basta plotá-lo em qualquer gráfico no MetaStock. Se você quiser ver os sinais de compra e venda do sistema de média móvel adaptativa, trace a onda binária de média móvel adaptável. Essa onda binária traça um quot1quot quando há um sinal de compra, um quot-1quot para um sinal de venda e um zero quando não há sinal. Mais informaçóes Fotos dos produtos e serviços Mapa TECHNIFILTER PLUS Heres a TechniFilter Plus, versão 8, fórmula para a média móvel adaptativa (AMA) discutido por Perry Kaufman na edição de 1998 Emissão de bônus. AMA é uma média exponencial onde o peso multiplicador pode variar cada dia entre um valor máximo e mínimo. Como os preços formam uma tendência forte, esse peso variável se aproxima de seu valor máximo, fazendo com que a AMA rastreie a curva de preços mais de perto. Quando os preços estão em ziguezague, o peso variável se aproxima de seu valor mínimo, fazendo com que a AMA se aplane. Kaufman usa uma razão de mudança de preço para variação de preço para escalar o peso variável. A fórmula usa três parâmetros: 2, 30 e 10. O primeiro parâmetro, 2, indica que uma média exponencial de dois dias é a média mais rápida para a média variável. O segundo parâmetro, 30, indica que uma média de 30 dias é a média mais lenta para a média variável. O terceiro parâmetro, 10, indica o período de reflexão para calcular como o peso mudará. Perry Kaufmans Fórmula média móvel adaptativa INTERRUPTORES: múltiplas linhas recursivas VALOR INICIAL: C FORMULA: Esta estratégia TechniFilter Plus e os relatórios, estratégias e fórmulas de anteriores Traders Tips podem ser baixados do site da RTRs. --Clay Burch, RTR Software 919 510-0608, E-mail: rtrsoftaol Internet: rtrsoftware Voltar à lista WAVEWIE MARKET SPREADSHEET Aqui está uma implementação do programa WAVE WIE da média móvel adaptativa Perry Kaufmans (AMA), discutida no STOCKS amp COMMODITIES 1998 Apresentação da entrevista de bônus. --Peter Di Girolamo, Jerome Technology 908 369-7503, e-mail: jtiwareaol Internet: members. aoljtiware Voltar à lista SMARTRADER A média móvel adaptativa Perry Kaufmans (STOCKS amp COMMODITIES, 1998 Bonus Issue) serve como um bom exemplo para a aplicação do usuário Fórmula no SMARTrader. A chave para criar a média móvel adaptativa (AMA) é a capacidade de escrever fórmulas recursivas ou auto-referenciadas. Eu apontarei aqueles para fora enquanto continuamos. A linha 4, marcada quotoffset, quot é usada em conjunto com a linha 15 para quotseedquot os valores introduzidos manualmente no exemplo de folha de cálculo nas células I5 até I14. A direcção é determinada na linha 5 utilizando um estudo de momento de 10 períodos. As linhas 6, 7 e 8 calculam a volatilidade primeiro calculando um momentum de um período, depois tomando o valor absoluto de momentum e finalmente somando uma série de 10 períodos. As linhas 9 e 10 calculam o valor ER e seu valor absoluto. As linhas 11 e 12 são coeficientes que contêm os valores de expoente que representam dois e 30 períodos, respectivamente. A linha 13 calcula o valor ssc. Linha 14 quadrados ssc, dando c. A linha 16 calcula a AMA real e é a primeira linha que é recursiva. A linha 17, também recursiva, calcula a diferença da AMA atual e anterior. A linha 18, AMAdiff, usa uma instrução if para evitar relatar um resultado inválido na coluna 1, uma vez que não há nada antes da coluna 1 para produzir um cálculo válido. A linha 19 calcula o desvio padrão de 10 períodos de AMAdiff. A linha 20 é um coeficiente que contém o valor percentual. A linha 21 calcula o valor do filtro. As linhas 22 e 23 são linhas de usuário recursivas que rastreiam os baixos de AMA e os altos de AMA. As linhas 23 e 24 são as regras de buysell, respectivamente. Figura 1: SMARTRADER. Este SpecSheet SMARTrader implementa Perry Kaufmans média móvel de adaptação da edição de bônus de 1998. Este specsheet também está disponível no site da Stratagems. --Jim Ritter, Stratagem Software International 504 885-7353, E-mail: Stratagem1aol Internet: members. aolstratagem1 Voltar para a lista As médias móveis adaptáveis levam a melhores resultados As médias móveis são uma ferramenta favorita dos comerciantes ativos. No entanto, quando os mercados se consolidam, este indicador leva a numerosas negociações whipsaw, resultando em uma frustrante série de pequenas vitórias e perdas. Analistas passaram décadas tentando melhorar a média móvel simples. Neste artigo, olhamos para esses esforços e descobrimos que sua pesquisa levou a ferramentas de negociação úteis. Prós e contras de médias móveis As vantagens e desvantagens de médias móveis foram resumidas por Robert Edwards e John Magee na primeira edição de Análise Técnica de médias móveis. Tendências das ações. Quando eles disseram e, foi em 1941 que nós delightedly fizemos a descoberta (embora muitos outros tinham feito antes) que, pela média dos dados para um determinado número de dias, um poderia derivar uma espécie de linha de tendência automatizada que iria interpretar definitivamente as mudanças de Era quase bom demais para ser verdade. Na verdade, era bom demais para ser verdade. Com as desvantagens que compensam as vantagens, Edwards e Magee abandonaram rapidamente seu sonho de negociar de um bungalow da praia. Mas 60 anos depois que escreveram essas palavras, outros persistem em tentar encontrar uma ferramenta simples que facilmente entregar as riquezas dos mercados. Médias Móveis Simples Para calcular uma média móvel simples. Adicione os preços para o período de tempo desejado e divida pelo número de períodos selecionados. Encontrar uma média móvel de cinco dias exigiria somar os cinco preços de fechamento mais recentes e dividir por cinco. Se o fechamento mais recente estiver acima da média móvel, o estoque seria considerado em uma tendência de alta. As tendências de baixa são definidas por preços negociando abaixo da média móvel. (Para mais, veja nosso tutorial de Médias Móveis.) Esta propriedade que define tendências torna possível que as médias móveis gerem sinais de negociação. Em sua aplicação mais simples, os comerciantes compram quando os preços se movem acima da média móvel e vendem quando os preços cruzam abaixo dessa linha. Uma abordagem como esta é garantida para colocar o comerciante no lado direito de cada comércio significativo. Infelizmente, ao suavizar os dados, as médias móveis ficam para trás a ação do mercado eo comerciante quase sempre vai dar uma grande parte dos seus lucros em até mesmo os maiores negócios vencedores. As médias móveis exponenciais Os analistas parecem gostar da idéia da média movente e gastaram anos que tentam reduzir os problemas associados com este lag. Uma dessas inovações é a média móvel exponencial (EMA). Essa abordagem atribui uma ponderação relativamente maior aos dados recentes e, como resultado, fica mais próxima da ação do preço do que uma média móvel simples. A fórmula para calcular uma média móvel exponencial é: EMA (Weight Close) ((1-Peso) EMAy) Onde: O peso é a constante de suavização selecionada pelo analista EMAy é a média móvel exponencial de ontem Um valor de ponderação comum é 0.181, que Está perto de uma média móvel simples de 20 dias. Outra é 0,10, que é aproximadamente uma média móvel de 10 dias. Embora reduza o lag, a média móvel exponencial não aborda outro problema com médias móveis, que é que seu uso para sinais negociando conduzirá a um grande número de comércios perdedores. Em Novos Conceitos em Sistemas Técnicos de Negociação. Welles Wilder estima que os mercados só tendem um quarto do tempo. Até 75 da ação de negociação é confinada a intervalos estreitos, quando os sinais de compra e venda de média móvel serão repetidamente gerados à medida que os preços se movem rapidamente acima e abaixo da média móvel. Para resolver este problema, vários analistas têm sugerido variando o fator de ponderação do cálculo EMA. Adaptação das médias móveis à ação do mercado Um método de resolver as desvantagens das médias móveis é multiplicar o fator de ponderação por uma razão de volatilidade. Fazer isso significaria que a média móvel seria mais longe do preço atual em mercados voláteis. Isso permitiria que os vencedores para executar. Como uma tendência chega ao fim e os preços se consolidam. A média móvel se aproximaria da atual ação de mercado e, em teoria, permitiria ao comerciante manter a maior parte dos ganhos capturados durante a tendência. Na prática, a relação de volatilidade pode ser um indicador, como a Bollinger Bandwidth, que mede a distância entre as conhecidas Bandas de Bollinger. Perry Kaufman sugeriu substituir a variável de peso na fórmula EMA com uma constante baseada no índice de eficiência (ER) em seu livro, New Trading Systems and Methods. Este indicador é projetado para medir a força de uma tendência, definida dentro de uma faixa de -1,0 a 1,0. Calcula-se com uma fórmula simples: ER (mudança de preço total para o período) (soma das variações de preços absolutos para cada barra) Considere um estoque que tem um intervalo de cinco pontos cada dia e no final de cinco dias ganhou um total De 15 pontos. Isso resultaria em um ER de 0,67 (movimento ascendente de 15 pontos dividido pelo intervalo total de 25 pontos). Se este estoque tivesse diminuído 15 pontos, o ER seria -0,67. O princípio de uma tendência de eficiência baseia-se na quantidade de movimento direcional (ou tendência) que você obtém por unidade de movimento de preço ao longo de um período de tempo. Definido. Um ER de 1,0 indica que o estoque está em uma tendência de alta perfeita -1,0 representa uma tendência de baixa perfeita. Em termos práticos, os extremos raramente são atingidos. Para aplicar este indicador para encontrar a média móvel adaptativa (AMA), os comerciantes terão de calcular o peso com a seguinte fórmula, bastante complexa: C (ER SCF SCS) SCS 2 Onde: SCF é a constante exponencial para o mais rápido EMA permitido (geralmente 2) SCS é a constante exponencial para o EMA mais lento permitido (freqüentemente 30) ER é o índice de eficiência que foi anotado acima O valor para C é então usado na fórmula EMA em vez da variável de peso mais simples. Embora difícil de calcular à mão, a média móvel adaptável é incluído como uma opção em quase todos os pacotes de software de negociação. Exemplos de uma média móvel simples (linha vermelha), uma média móvel exponencial (linha azul) e a média móvel adaptativa (linha verde) são mostrados na Figura 1. (Para mais informações sobre a EMA, leia Explorando a Média Móvel Ponderada Exponencialmente. Figura 1: O AMA está em verde e mostra o maior grau de achatamento na ação de intervalo-bound visto no lado direito deste gráfico. Na maioria dos casos, a média móvel exponencial, mostrada como a linha azul, é a mais próxima da ação de preço. A média móvel simples é mostrada como a linha vermelha. As três médias móveis mostradas na figura são todas propensas a negociações whipsaw em vários momentos. Esta desvantagem para as médias móveis tem até agora sido impossível de eliminar. Conclusão Robert Colby testou centenas de ferramentas de análise técnica na Enciclopédia de Indicadores Técnicos de Mercado. Ele concluiu: Embora a média móvel adaptativa seja uma idéia interessante com um interesse intelectual considerável, nossos testes preliminares não mostram qualquer vantagem prática real para este método de alisamento de tendências mais complexo. Isso não significa que os comerciantes devem ignorar a idéia. A AMA poderia ser combinada com outros indicadores para desenvolver um sistema de comércio rentável. (Para obter mais informações sobre este tópico, leia Descobrindo Canais Keltner E O Oscilador Chaikin.) O ER pode ser usado como um indicador de tendência stand-alone para detectar as oportunidades comerciais mais rentáveis. Como um exemplo, razões acima de 0,30 indicam fortes tendências de alta e representam compras potenciais. Alternativamente, uma vez que a volatilidade se move em ciclos, os estoques com o menor índice de eficiência podem ser vistos como oportunidades de breakout. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Então eu não tenho postagem tanto ultimamente, como tenho vindo a trabalhar em um Auto Trading System e depois de gastar muito tempo Pesquisando fórmulas de sinal, eu pensei que seria para postar as implementações de vários sinais que estou usando no meu ATS. O Kaufman Adaptive Moving Average é um ótimo filtro de média móvel de baixa latência. Ele tecnicamente tem uma cauda infinita, mas inteligente pesa a quantidade de sinal para cada nova barra com base na tendência histórica. Se os dados passados tiverem sido intermitentes, então cada nova barra é pesada muito baixa na média, no entanto, se os dados anteriores tiverem oferecido uma direção forte (independentemente da magnitude), então a média pesa muito alto o novo sinal. Lá aren8217t muitos locais que discutem a fórmula real 8211 Eu baseiei minha execução no código de MetaStock encontrado aqui. Comecei a escrever este post no Windows Live Writer e descobri que não mantém a formatação de fonte do Visual Studio8217s, por isso vou tentar publicá-la a partir do Word 2007. O Word é muito melhor na formatação, mas terrível com imagens, enquanto o Live é ótimo com Imagens e gerenciar o site, mas terrível com a formatação. Este é facilmente o meu indicador favorito, e com um monte de ajustes pode realmente ser feito para ter uma latência muito menor. A principal coisa sobre a remoção de ruído, é que os sinais são mais ruidosos quando sua tendência derivada é menor. Esse fato permite que muitos hacks inteligentes abaixem a latência de filtros como o ATX. Dito isto, muitas vezes é importante usar um indicador incólume, como muito do mercado usa-lo, o seu desempenho é uma profecia auto cumprindo. 23 Responses to 8220AMA 8211 Kaufman8217s Adaptive Moving Fórmula média em C8221 Heya i amm para o tempo primário aqui. Eu vim através desta placa andd eu acho que é realmente útil amplificador que me ajudou oout muito. Espero apresentar algo de novo e ajudar outros como você me ajudou. Alguns podem adicionar incentivos agradáveis dentro de seu texto do anúncio, mas por que não trabalhar em sua rotação do anúncio algumas oportunidades de furar realmente para fora da multidão. Este tipo de estratégia backlinking seria realmente prejudicar a sua classificação agora como Google get8217s mais e mais inteligente por dia. Mas também é importante notar que existem fatores que devem ser considerados ao contratar a empresa. 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