Minskade Faktor Glidande Medelvärde

8.2 Exponentiell rörlig medeltal Ett exponentiellt glidande medelvärde för E-dag (EMA) är ett vägt genomsnitt av todayrsquos nära och föregående EMA-värde. Vikten för todayrsquos close är en utjämningsfaktor alfa, där alfa2 (N1). Formeln kan också skrivas enligt följande, vilket visar hur genomsnittet rör sig mot todayrsquos nära en alfa-fraktion av avståndet från den gamla EMA till det nya stänget. Utvidgning ger en maktserie med successivt minskande vikt för varje dagspris. Skriva f1-alfa och med p1 todayrsquos slutkurs, p2 yesterdayrsquos, etc, då Detta är en oändlig summa, men f är mindre än 1 så varje successiv vikt fk är mindre och mindre och blir snart försumbar. De senaste N dagarna utgör cirka 86,5 av den totala. Nedanstående diagram visar hur vikterna minskar för N10. Eftersom de senaste priserna har högre vikt än tidigare priser, svarar EMA snabbare och spårar de senaste priserna snabbare än ett enkelt glidande medelvärde (se Simple Moving Average). 8.2.1 J. Welles Wilder När man arbetar med N-dagsperioder bör det noteras att J. Welles Wilder använder en annan beräkning av minskningsfaktorn för EMA. Till exempel för en 14-dagars EMA skriver han Detta är samma som ovanstående formel, bara en annan f-faktor. När Wilder ger ldquoWrdquo dagar är motsvarande ldquoNrdquo ovan 2W-1. så säg 14 blir 27. Detta kallas också ibland en ldquomodified moving averagerdquo. I indikatorerna som designats av Wilder använder Chart sin reckoning, så att till exempel en 14-dagars RSI skrivs in vid 14. Detta gäller ATR, DMI (och ADX) och RSI (se Average True Range. Riktningsriktningsindex och Relativ Styrka index). Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart är fri programvara, du kan omfördela den och ändra den enligt villkoren i GNU General Public License som publicerad av Free Software Foundation antingen version 3 eller (till ditt val) någon senare version. Flyttande medelvärden: Faktorer att överväga data som används vid beräkning13 De flesta glidande medelvärdena tar slutkurserna för en given tillgång och faktoriserar dem i beräkningen. Vi trodde det var viktigt att notera att det inte alltid behöver vara så. Det är möjligt att beräkna ett glidande medelvärde genom att använda den öppna, nära, höga, låga eller till och med medianen. Även om det finns liten skillnad mellan dessa beräkningar när de ritas på ett diagram, kan den lilla skillnaden fortfarande påverka din analys. 13 Hitta lämpliga tidsperioder13 Eftersom de flesta MAs representerar genomsnittet av alla gällande dagliga priser, bör det noteras att tidsramen inte alltid behöver vara i dagar. Flytta medelvärden kan också beräknas med hjälp av minuter, timmar, veckor, månader, kvartaler, år etc. Varför skulle en daghandlare bryr sig om hur ett 50-dagars glidande medelvärde kommer att påverka priset under de kommande veckorna Å andra sidan är en daghandlare skulle vilja uppmärksamma ett genomsnitt på 50 minuter för att få en uppfattning om den relativa kostnaden för säkerheten jämfört med den senaste timmen. Vissa näringsidkare kan till och med använda det genomsnittliga priset under de senaste tre minuterna för att mäta en upptagning på kort sikt.13 Inget genomsnitt är dumtåligt13 Som ni vet är inget på de finansiella marknaderna säkert - absolut inte när det gäller att använda tekniska indikatorer . Om ett lager studsade av stöd av ett stort genomsnitt varje gång det kom nära, skulle vi alla vara rika. En av de största nackdelarna med att använda glidande medelvärden är att de är relativt värdelösa när en tillgång trender sidled jämfört med de tider då en stark trend är närvarande. Som du kan se i Figur 1 kan priset på en tillgång passera genom ett glidande medel många gånger när trenden rör sig sidled, vilket gör det svårt att bestämma hur man handlar. Detta diagram är ett bra exempel på hur stöd - och motståndskaraktäristiken hos glidande medelvärden inte alltid är närvarande.13 Responsiveness to Price Action13 Traders som använder glidande medelvärden i sin handel kommer snabbt att erkänna att det finns en strid mellan att försöka göra ett glidande medelvärde att förändras i trenden samtidigt som den inte tillåter att den är så känslig att det föranleder en näringsidkare att tidigt komma in eller lämna en position. Kortfristiga glidande medelvärden kan vara användbara för att identifiera förändrade trender innan ett stort drag inträffar, men nackdelen är att den här tekniken också kan leda till att piska i och ur en position eftersom dessa medelvärden svarar väldigt snabbt på förändrade priser. Eftersom kvaliteten på transaktionssignalerna kan variera drastiskt beroende på de tidsperioder som används i beräkningen, rekommenderas det starkt att titta på andra tekniska indikatorer för bekräftelse av eventuella rörelser som förutses av ett glidande medelvärde. (För mer om olika indikatorer, se Introduktion till teknisk analys.) 13 Akta oss för lag 13 Eftersom glidande medelvärden är en nedslagsindikator, kommer transaktionssignaler alltid att inträffa efter att priset har förflyttats tillräckligt i en riktning för att få det rörliga genomsnittet att reagera. Denna eftersläpande karaktäristik kan ofta fungera mot en näringsidkare och få honom eller henne att gå in i en position i den minst lämpliga tiden. Till exempel är det enda sättet för ett kortsiktigt glidande medelvärde att korsa över ett långsiktigt glidande medelvärde att priset nyligen har flyttats högre - många handlare kommer att använda denna bullish crossover som en köpsignal. Ett stort problem som ofta uppstår är att priset kanske redan har upplevt en stor ökning innan transaktionssignalen presenteras. Som du kan se i Figur 2 skapar det stora prisgapet en köpsignal i slutet av augusti, men den här signalen är för sent eftersom priset redan har ökat med mer än 25 under de senaste 12 dagarna och blir uttömt. I det här fallet skulle den släta aspekten av ett rörligt medelvärde fungera mot näringsidkaren och sannolikt resultera i en förlorande handel. Kolla in nästa avsnitt i denna handledning för att lära dig om handelsstrategier som rör rörliga medelvärden. 13 Figur 2 13 13En glidande medelvärde är medelpriset för ett kontrakt under föregående n-period stängs. Ett 9-års glidande medelvärde är exempelvis genomsnittet av slutkurserna för de senaste 9 perioderna, inklusive den aktuella perioden. För intradagsdata används nuvarande pris i stället för slutkursen. Det rörliga genomsnittet används för att observera prisförändringar. Effekten av det rörliga genomsnittet är att jämna prisrörelsen så att den långsiktiga trenden blir mindre flyktig och därför mer uppenbar. När priset stiger över det glidande genomsnittet, indikerar det att investerare blir hårda på råvaran. När priserna faller under, indikerar det en bearish råvara. Dessutom, när ett glidande medelvärde passerar under ett längre sikt glidande medelvärde, tyder studien på en nedgång på marknaden. När ett kortsiktigt glidande medelvärde överstiger ett långsiktigt glidande medelvärde, indikerar detta en uppgång på marknaden. Ju längre perioden för glidande medelvärde desto mjukare är prisrörelsen. Längre glidande medelvärden används för att isolera långsiktiga trender. Det finns många variationer av det rörliga genomsnittet som finns, som det rörliga genomsnittet av de höga priserna och de låga priserna representerade i en kanal som heter Moving Average HighLow-kanalen. detta är också känt som jake bernstiens highlow kanal. Det finns också Moving Average Percent Channel. Det första argumentet (X) är det x-dagars glidande medlet av slutkursen och det andra argumentet (Y) används som (Y10,000Price) plottad som en kanal runt över och under resultatet av x-dagars glidande medelvärde. Det exponentiala rörliga medelvärdet tilldelar en vikt till prisdata som genomsnittet beräknas. Ju senare priset är desto tyngre är vikten. De äldsta prisuppgifterna i exponentiell glidande medel tas aldrig bort från beräkningen, men vikten minskar ju längre tillbaka det blir i beräkningarna. Som ett exempel är beräkningarna för ett 10-periodigt exponentiellt rörligt medelvärde enligt följande. Först, gå tillbaka till början av handel eller tillbaka 1 år eller något konsekvent. Ju längre perioden desto mer exakt är resultatet. Lägg upp stängningskurserna för de första 10 perioderna och dela med 10. Detta är resultatet för 10: e perioden (det finns inga resultat för perioder 1 till 9). Ta sedan 910 av tioårsresultatet plus 110 av den 11: e perioden i närheten. Detta är det 11: e dagen, resultatet, etc., etc. Barchart använder de klassiska exponentiella utjämningsformlerna som beskrivs av H. Wells Wilder i sin bok New Concepts in Technical Analysis. Detta definierar utjämningsfaktorn som 1 dag eller 13 för en 3 dagars exponentiell rörlig genomsnittsstudie. Resultatet av studien kommer då att vara 23 av det gamla värdet plus 13 av det nya. Andra har utvecklat egna formler, den mest anmärkningsvärda handelsstationen. I Trade Station och några andra likformiga formler definieras utjämningsfaktorn som 2 (dagar1), som för 3-dagars studien ger 24 eller 12. Detta ger ett resultat av 12 av den nya plus 12 i det nya. 12 utjämning ger snabbare resultat än 13 utjämning. Du kan få ett motsvarande resultat om du använde en 2-dagars utjämningsfaktor på barchartberäkningarna. Alternativt, om du vill ha en 13 utjämning på en webbplats med Trade Station logiken, kan du prova en 5 dagars faktor, 2 (51) 26 13. Offset Moving Average är en enkel glidande genomsnittsavvägning genom att flytta de genomsnittliga x-perioderna till höger, där x är det andra argumentet. Det första argumentet används för att beräkna det enkla glidande medlet av priset, och det andra argumentet bestämmer antalet offsets till höger, därmed flyttar det glidande medlet x perioder till höger. Det exponentiala rörliga medelvärdet är detsamma om det använder det exponentiella rörliga genomsnittet i beräkningen. Offset MidPoint Average är ett enkelt glidande medelvärde beräknat från genomsnittet av höga och låga för perioden, motsatt genom att flytta genomsnittet x perioder till höger, där x är det andra argumentet. Förutspårning genom utjämningstekniker Denna webbplats är en del av JavaScript E-labs lärande objekt för beslutsfattande. Övriga JavaScript i denna serie kategoriseras under olika tillämpningsområden i MENU-sektionen på den här sidan. En tidsserie är en följd av observationer som beställs i tid. Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. Bredt använda tekniker är utjämning. Dessa tekniker, när de tillämpas korrekt, avslöjar tydligare de underliggande trenderna. Ange tidsserierna Row-wise i följd, från början till vänster och parametrarna, och klicka sedan på knappen Beräkna för att få fram en prognos för en period framåt. Blanka rutor ingår inte i beräkningarna men nollor är. När du matar in data för att flytta från cell till cell i datmatrisen använder du inte knappen Tab eller pilar in. Funktioner av tidsserier, som kan avslöjas genom att granska dess graf. med de prognostiserade värdena och restbeteendet, förutsatt prognosmodellering. Flyttande medelvärden: Flyttande medelvärden rankas bland de mest populära teknikerna för förbehandling av tidsserier. De används för att filtrera slumpmässigt vitt brus från data, för att göra tidsserierna mjukare eller till och med för att betona vissa informationskomponenter som ingår i tidsserierna. Exponentiell utjämning: Detta är ett mycket populärt schema för att producera en slät Time Series. Medan i rörliga medelvärden viktas de senaste observationerna, exponentiell utjämning tilldelar exponentiellt minskande vikter som observationen blir äldre. Med andra ord ges de senaste observationerna relativt större vikt vid prognosen än de äldre observationerna. Dubbel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av trender. Trippel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av paraboltrender. Ett exponentiellt vägat glidande medelvärde med en utjämningskonstant a. motsvarar ungefär ett enkelt rörligt medelvärde av längd (dvs period) n, där a och n är relaterade till: a 2 (n1) ORn (2-a) a. Således skulle exempelvis ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant lika med 0,1 motsvara ungefär ett 19 dagars glidande medelvärde. Och ett 40-dagars enkelt rörligt medelvärde skulle motsvara ungefär ett exponentiellt vägt rörligt medelvärde med en utjämningskonstant lika med 0,04878. Håller linjär exponentiell utjämning: Antag att tidsserierna är säsongsbetonade men visar visningstendens. Holts metod beräknar både nuvarande nivå och nuvarande trend. Observera att det enkla glidande medlet är ett speciellt fall av exponentiell utjämning genom att ställa in perioden för glidande medelvärde till heltalet av (2-alfa) alfa. För de flesta företagsdata är en Alpha-parameter som är mindre än 0,40 ofta effektiv. Man kan emellertid utföra en nätverkssökning av parameternummet, med 0,1 till 0,9, med steg om 0,1. Då har den bästa alfas det minsta genomsnittliga absoluta felet (MA-fel). Hur man jämför flera utjämningsmetoder: Även om det finns numeriska indikatorer för bedömning av prognosteknikens noggrannhet, är det mest använda sättet att använda en visuell jämförelse av flera prognoser för att bedöma deras noggrannhet och välja mellan olika prognosmetoder. I detta tillvägagångssätt måste man plotta (med användning av exempelvis Excel) på samma graf de ursprungliga värdena för en tidsserievariabel och de förutspådda värdena från flera olika prognosmetoder, vilket underlättar en visuell jämförelse. Du kanske gillar att använda tidigare prognoser med utjämningstekniker JavaScript för att få de senaste prognosvärdena baserade på utjämningstekniker som endast använder en parameter. Holt - och Winters-metoderna använder sig av två respektive tre parametrar, därför är det inte en lätt uppgift att välja de optimala eller till och med nära optimala värden genom försök och fel för parametrarna. Den enda exponentiella utjämningen betonar det korta perspektivet som ställer nivån till den sista observationen och baseras på förutsättningen att det inte finns någon trend. Den linjära regressionen, som passar en minsta kvadrera linje till historiska data (eller transformerade historiska data), representerar det långa intervallet, vilket är konditionerat för den grundläggande trenden. Hålen linjär exponentiell utjämning fångar information om den senaste trenden. Parametrarna i Holts-modellen är nivåparametrar som bör minskas när datamängden är stor, och trenderparametern bör ökas om den senaste trendriktningen stöds av orsakssambandsfaktorerna. Kortsiktiga prognoser: Observera att varje JavaScript på den här sidan ger en enstegs prognos. För att få en tvåstegs prognos. Lägg helt enkelt till det prognostiserade värdet till slutet av din tidsseriedata och klicka sedan på samma Calculate-knapp. Du kan upprepa denna process några gånger för att få de nödvändiga kortsiktiga prognoserna.