Redusert Faktor Moving Average

8.2 Eksponentiell flytende gjennomsnitt Et N-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) er et veid gjennomsnitt av todayrsquos nær og forrige EMA-verdi. Vekten for todayrsquos close er en utjevningsfaktor alpha, hvor alpha2 (N1). Formelen kan også skrives som følger, og viser hvordan gjennomsnittet beveger seg mot todayrsquos i nærheten av en alfa-brøkdel av avstanden fra den gamle EMA til den nye lukkingen. Utvide ut gir en kraftserie med suksessivt redusert vekt for hver dagspris. Skriver f1-alfa og med p1 todayrsquos sluttpris, p2 yesterdayrsquos, etc, så Dette er en uendelig sum, men f er mindre enn 1, slik at hver suksessiv vekt fk er mindre og mindre, og blir snart ubetydelig. De siste N dagene utgjør ca 86,5 av totalt. Følgende graf viser hvordan vektene reduseres for N10. Fordi de siste prisene har høyere vekting enn tidligere priser, reagerer EMA raskere og sporer de siste prisene nærmere enn et enkelt glidende gjennomsnitt (se Simple Moving Average). 8.2.1 J. Welles Wilder Når man arbeider med N-dagers perioder, skal det bemerkes at J. Welles Wilder bruker en annen reckoning av reduksjonsfaktoren for EMAs. For eksempel for en 14-dagers EMA skriver han Dette er det samme som formelen ovenfor, bare en annen f-faktor. Når Wilder gir ldquoWrdquo dager, er tilsvarende ldquoNrdquo over 2W-1. så si 14 blir 27. Dette kalles også noen ganger en ldquomodified moving averagerdquo. I indikatorene designet av Wilder bruker Chart sin regning, slik at en 14-dagers RSI er angitt til 14. Dette gjelder ATR, DMI (og ADX) og RSI (se gjennomsnittlig True Range. Retningsbevegelsesindeks. Styrkeindeks). Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart er fri programvare, du kan omfordele den og endre den under vilkårene i GNU General Public License som publisert av Free Software Foundation enten versjon 3 eller (etter eget valg) enhver senere versjon. Gjennomsnittlig gjennomsnitt: Faktorer for å vurdere data som brukes i beregning13 De fleste glidende gjennomsnitt tar sluttkursene for et gitt aktiv og faktoriserer dem i beregningen. Vi trodde det var viktig å merke seg at dette ikke alltid må være tilfelle. Det er mulig å beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke åpen, nær, høy, lav eller til og med medianen. Selv om det er liten forskjell mellom disse beregningene når det er tegnet på et diagram, kan den lille forskjellen fortsatt påvirke analysen. 13 Finne en passende tidsperiode13 Fordi de fleste MAs representerer gjennomsnittet av alle gjeldende daglige priser, bør det bemerkes at tidsrammen ikke alltid må være i dager. Flytte gjennomsnitt kan også beregnes ved hjelp av minutter, timer, uker, måneder, kvartaler, år etc. Hvorfor ville en daghandler bryr seg om hvordan et 50-dagers glidende gjennomsnitt vil påvirke prisen i løpet av de kommende ukene På den annen side er en daghandler ønsker å være oppmerksom på et gjennomsnitt på 50 minutter for å få en ide om den relative prisen på sikkerheten i forhold til den siste timen. Noen handelsfolk kan til og med bruke gjennomsnittsprisen de siste tre minuttene for å måle opptaket på kort sikt.13 Ingen Gjennomsnitt er Foolproof13 Som du vet er ingenting i finansmarkedene sikkert - absolutt ikke når det gjelder å bruke tekniske indikatorer . Hvis en aksje hoppet av støtten til et stort gjennomsnitt hver gang det kom nær, ville vi alle være rike. En av de største ulempene med å bruke bevegelige gjennomsnitt er at de er relativt ubrukelige når en eiendel trender sidelengs, i forhold til tiden der en sterk trend er tilstede. Som du kan se i figur 1, kan prisen på en eiendel passere gjennom et bevegelige gjennomsnittsmål mange ganger når trenden beveger seg sidelengs, noe som gjør det vanskelig å bestemme hvordan man skal handle. Dette diagrammet er et godt eksempel på hvordan støtte - og motstandskarakteristikkene til bevegelige gjennomsnittsverdier ikke alltid er til stede.13 Responsiveness to Price Action13 Traders som bruker bevegelige gjennomsnitt i sin handel, vil raskt innrømme at det er en kamp mellom å forsøke å gjøre et bevegelige, gjennomsnittlig responsivt til endringer i trenden, men ikke tillate det å være så følsomt at det fører til at en næringsdrivende for tidlig går inn eller ut av en stilling. Kortsiktige glidende gjennomsnitt kan være nyttig for å identifisere skiftende trender før et stort trekk oppstår, men ulempen er at denne teknikken også kan føre til å være whipsawed inn og ut av en posisjon fordi disse gjennomsnittene reagerer veldig raskt på å endre priser. Fordi kvaliteten på transaksjonssignalene kan variere drastisk avhengig av tidsperioder som benyttes i beregningen, anbefales det å se på andre tekniske indikatorer for bekreftelse på eventuelle bevegelser som forventes av et bevegelige gjennomsnitt. (For mer om ulike indikatorer, se Introduksjon til teknisk analyse.) 13 Vokt dere for lag 13 Fordi bevegelige gjennomsnitt er en forsinkende indikator, vil transaksjonssignaler alltid forekomme etter at prisen har blitt flyttet nok i en retning for å få det bevegelige gjennomsnittet til å reagere. Denne sakte karakteristikken kan ofte virke mot en næringsdrivende og få ham eller henne til å gå inn i en stilling i det minste hensiktsmessige tidspunkt. For eksempel er den eneste måten for et kortsiktig glidende gjennomsnitt å krysse over et langsiktig glidende gjennomsnitt, at prisen nylig har flyttet høyere - mange handelsmenn vil bruke dette bullish kryssovergangen som et kjøpssignal. Et stort problem som ofte oppstår er at prisen kanskje allerede har opplevd en stor økning før transaksjonssignalet er presentert. Som du ser i figur 2, oppretter det store prisgapet et kjøpssignal i slutten av august, men dette signalet er for sent fordi prisen allerede har gått opp med mer enn 25 i løpet av de siste 12 dagene og blir utmattet. I dette tilfellet vil det forsinkende aspektet av et bevegelig gjennomsnittsmål virke mot handelsmannen og sannsynligvis resultere i en tapt handel. Ta en titt på neste del av denne opplæringen for å lære om handelsstrategier som involverer bevegelige gjennomsnitt. 13 Figur 2 13 13 Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittsprisen på en kontrakt over forrige n-periode lukker. For eksempel er et 9-års glidende gjennomsnitt gjennomsnittet av sluttkursene for de siste 9 periodene, inkludert den nåværende perioden. For intradagsdata brukes gjeldende pris i stedet for sluttkurs. Det glidende gjennomsnittet brukes til å observere prisendringer. Effekten av det bevegelige gjennomsnittet er å jevne prisbevegelsen slik at den langsiktige trenden blir mindre volatil og derfor mer åpenbar. Når prisen stiger over det bevegelige gjennomsnittet, indikerer det at investorer blir bullish på råvaren. Når prisene faller under, indikerer det en bearish råvare. I tillegg, når et bevegelige gjennomsnittsfart krysser under et lengre sikt glidende gjennomsnitt, viser studien en nedtur i markedet. Når et kortsiktig glidende gjennomsnitt krysser over et langsiktig glidende gjennomsnitt, indikerer dette en oppgang i markedet. Jo lenger perioden i bevegelige gjennomsnitt, jo jevnere prisbevegelsen er. Lengre glidende gjennomsnitt brukes til å isolere langsiktige trender. Det finnes mange variasjoner av det bevegelige gjennomsnittet som for eksempel det bevegelige gjennomsnittet av de høye prisene og de lave prisene representert i en kanal kalt Moving Average HighLow-kanalen. dette er også kjent som Jake Bernstiens highlow kanal. Det er også Moving Average Percent Channel. Det første argumentet (X) er det x-dagers glidende gjennomsnittet av sluttkursen, og det andre argumentet (Y) brukes som (Y10,000Price) plottet som en kanal rundt over og under resultatet av x-dagers glidende gjennomsnitt. Det eksponensielle flytende gjennomsnittet tilordner vekten til prisdataene som gjennomsnittet beregnes. Jo nyere prisen jo tyngre vekten. De eldste prisdataene i eksponentiell glidende gjennomsnitt blir aldri fjernet fra beregningen, men vekten min reduseres jo lenger tilbake det kommer i beregningene. Som et eksempel er beregningene for et 10-års eksponentielt glidende gjennomsnitt som følger. Først, gå tilbake til begynnelsen av handel eller tilbake 1 år eller noe konsistent. Jo lenger perioden desto mer nøyaktig er resultatet. Legg opp sluttkursene for de første 10 periodene og divider med 10. Dette er resultatet for 10. periode (det er ingen resultater for perioder 1 til 9). Ta deretter 910 av det tiende perioden resultatet pluss 110 av den 11. perioden lukk. Dette er det 11. resultatet, etc., etc. Barchart bruker de klassiske eksponensielle utjevningsformlene beskrevet av H. Wells Wilder i boken New Concepts in Technical Analysis. Dette definerer utjevningsfaktoren som 1 dag eller 13 for en 3-dagers eksponensiell glidende gjennomsnittlig studie. Resultatet av studien vil da være 23 av den gamle verdien pluss 13 av den nye. Andre har utviklet egne formler, den mest bemerkelsesverdige var Trade Station. I Trade Station og noen andre liknende formler er utjevningsfaktoren definert som 2 (dager1), som for 3-dagers studien produserer 24 eller 12. Dette gir et resultat av 12 av det gamle pluss 12 av det nye. 12 utjevning gir raskere resultater enn 13 utjevning. Du kan få et tilsvarende resultat hvis du brukte en 2-dagers utjevningsfaktor på barchart-beregningene. Alternativt kan du prøve en 5-dagers faktor, 2 (51) 26 13, hvis du vil ha 13 utjevning på et nettsted ved hjelp av Trade Station-logikken. Offset Moving Average er en enkel glidende gjennomsnittlig offset ved å flytte gjennomsnittet x perioder til høyre, hvor x er det andre argumentet. Det første argumentet brukes til å beregne det enkle glidende gjennomsnittet av prisen, og det andre argumentet bestemmer antall offsets til høyre, og dermed skifter det bevegelige gjennomsnitt x perioder til høyre. Det eksponentielle flytende gjennomsnittet er det samme, med unntak av det eksponentielle glidende gjennomsnittet i beregningen. Offset MidPoint Average er et enkelt bevegelige gjennomsnitt beregnet ut fra gjennomsnittet av høy og lav for perioden, kompensert ved å flytte gjennomsnittet x perioder til høyre, hvor x er det andre argumentet. Forutsetning ved utjevningsteknikker Dette nettstedet er en del av JavaScript E-labs lærer objekter for beslutningstaking. Annet JavaScript i denne serien er kategorisert under forskjellige områder av applikasjoner i MENU-delen på denne siden. En tidsserie er en sekvens av observasjoner som bestilles i tide. Inherent i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. Utbredte teknikker er utjevning. Disse teknikkene, når de brukes riktig, tydeliggjør de underliggende trenderne tydeligere. Skriv inn tidsseriene Row-wise i rekkefølge, starter fra venstre øverste hjørne, og parameteren (e), og klikk deretter på Calculate-knappen for å få fram en prognose for en periode fremover. Blank bokser er ikke inkludert i beregningene, men nuller er. Når du legger inn dataene dine for å flytte fra celle til celle i datamatrixen, bruker du Tab-tasten ikke pil eller tast inn taster. Funksjoner av tidsserier, som kan avsløres ved å undersøke grafen. med de prognostiserte verdiene, og residualens oppførsel, betinget prognosemodellering. Flytte gjennomsnitt: Flytte gjennomsnittlig rangering blant de mest populære teknikkene for preprocessing av tidsserier. De brukes til å filtrere tilfeldig hvit støy fra dataene, for å gjøre tidsseriene jevnere eller til og med å understreke visse informative komponenter som finnes i tidsseriene. Eksponensiell utjevning: Dette er et veldig populært system for å produsere en glatt tidsserie. Mens i flytende gjennomsnitt blir de tidligere observasjonene veid likt, eksponentiell utjevning tilordner eksponentielt avtagende vekter som observasjonen blir eldre. Med andre ord blir de siste observasjonene gitt relativt mer vekt i prognoser enn de eldre observasjonene. Dobbelt eksponensiell utjevning er bedre å håndtere trender. Trippel eksponensiell utjevning er bedre å håndtere paraboltrender. Et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant a. korresponderer omtrent til et enkelt bevegelige gjennomsnitt av lengden (dvs. perioden) n, hvor a og n er relatert til: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. For eksempel vil et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant lik 0,1 svare til et 19 dagers glidende gjennomsnitt. Og et 40-dagers enkelt glidende gjennomsnitt ville korrespondere omtrent til et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant lik 0,04878. Holter Lineær eksponensiell utjevning: Anta at tidsseriene er u sesongmessige, men viser trend. Holts metode estimerer både dagens nivå og dagens trend. Legg merke til at det enkle glidende gjennomsnittet er spesielt tilfelle av eksponensiell utjevning ved å angi perioden for glidende gjennomsnitt til heltaldelen av (2-alfa) alfa. For de fleste forretningsdata er en Alpha-parameter mindre enn 0,40 ofte effektiv. Det kan imidlertid utføres et rutenett for parameterrommet, med 0,1 til 0,9, med trinn på 0,1. Da har den beste alfa den minste Mean Absolute Error (MA Error). Slik sammenligner du flere utjevningsmetoder: Selv om det finnes numeriske indikatorer for å vurdere nøyaktigheten av prognoseteknikken, er det mest mulig å benytte visuell sammenligning av flere prognoser for å vurdere nøyaktigheten og velge blant de ulike prognosemetoder. I denne tilnærmingen må man plotte (ved hjelp av for eksempel Excel) på samme graf de opprinnelige verdiene for en tidsserievariabel og de forutsagte verdiene fra flere forskjellige prognosemetoder, og dermed lette en visuell sammenligning. Du kan gjerne bruke Past Forecasts ved utjevningsteknikker JavaScript for å oppnå tidligere prognosverdier basert på utjevningsteknikker som bare bruker én parameter. Holt og Winters metoder bruker henholdsvis to og tre parametere, derfor er det ikke en lett oppgave å velge den optimale, eller til og med nær optimale verdier ved prøving og feil for parametrene. Den enkle eksponensielle utjevningen understreker kortspektret perspektivet som setter nivået til den siste observasjonen og er basert på tilstanden at det ikke er noen trend. Den lineære regresjonen, som passer til en minste firkantlinje til de historiske dataene (eller transformerte historiske data), representerer lang rekkevidde, som er betinget av den grunnleggende trenden. Holts lineær eksponensiell utjevning fanger opp informasjon om nyere trend. Parametrene i Holts-modellen er nivåparameter som skal reduseres når mengden datavariasjon er stor, og trenderparameteren skal økes dersom den siste trendretningen støttes av årsakssammenhengene. Kortsiktig prognose: Legg merke til at alle JavaScript på denne siden gir en engangsforespørsel. For å få en to-trinns prognose. bare legg til den prognostiserte verdien til slutten av dine tidsseriedata og klikk deretter på den samme Beregn-knappen. Du kan gjenta denne prosessen for noen få ganger for å oppnå de nødvendige kortsiktige prognosene.