8.2 Średnia przemieszczeniowa Średnia średnia ruchoma wykładnicza (EMA) wynosi średnią ważoną z todayrsquos i poprzednią wartość EMA. Waga dla todayrsquos close to współczynnik wygładzania alfa, gdzie alfa2 (N1). Formuła może być również zapisana w następujący sposób, pokazując, jak średnia zmierza w stronę todayrsquos w pobliżu frakcji alfa odległości od starych EMA do nowego bliskiej. Rozszerzenie daje serię mocy z kolejnym obniżeniem wagi za każdą cenę za dzień. Pisanie f1-alfa i p1 todayrsquos cena zamknięcia, p2 yesterdayrsquos, etc, to jest nieskończona suma, ale f jest mniejsza niż 1, więc każdy kolejny ciężar fk jest mniejszy i mniejszy, wkrótce staje się nieistotny. Ostatnie N dni stanowią około 86,5 całości. Poniższy wykres pokazuje, jak spadają masy dla N10. Ze względu na to, że w ostatnich latach ceny są wyższe niż w poprzednich cenach, EMA reaguje szybciej i śledzi ostatnie ceny bardziej niż zwykła średnia ruchoma (patrz: Simple Moving Average). 8.2.1 J. Welles Wilder Podczas pracy z okresami N-dniowymi należy zauważyć, że J. Welles Wilder używa innego sposobu obliczania współczynnika spadku dla EMA. Na przykład dla 14-dniowej EMA pisze To jest takie samo jak powyższa formuła, tylko inny czynnik f. Kiedy Wilder daje dni na ldquo dni, równowartość ldquoNrdquo powyżej wynosi 2W-1. więc powiedzmy 14 staje się 27. Jest to również czasami nazywane ldquomodified moving averagerdquo. W wskaźnikach opracowanych przez firmę Wilder Chart korzysta z fakturowania, dzięki czemu na przykład 14-dniowy RSI jest wpisywany w punkcie 14. Dotyczy to zarówno ATR, DMI (i ADX), jak i RSI (patrz punkt Średnia odległość rzeczywista, indeks ruchu kierunkowego i względny Indeks siły). Wykres Kevin Ryde jest wolnym oprogramowaniem, które można redystrybuować i modyfikować na warunkach licencji GNU General Public License wydanych przez Free Software Foundation w wersji 3 lub. (zależnie od wybranej opcji) każda późniejsza wersja. Średnia roczna: Czynniki uwzględniające dane używane w obliczaniu13 Najbardziej średnie ruchome przyjmują ceny zamknięcia danego składnika aktywów i uwzględniają je w obliczeniu. Pomyśleliśmy, że ważne jest, aby pamiętać, że nie musi tak być zawsze. Obliczanie średniej ruchomej można obliczyć za pomocą otwartej, ścisłej, wysokiej, niskiej lub nawet średniej. Pomimo niewielkiej różnicy między tymi obliczeniami, gdy jest to wykres, niewielka różnica może mieć wpływ na Twoją analizę. 13 Znalezienie odpowiednich przedziałów czasowych13 Ponieważ większość MA reprezentuje średnią wszystkich stosowanych dziennych cen, należy zauważyć, że ramy czasowe nie zawsze muszą być w dniach. Średnie kroczące można również obliczyć za pomocą minut, godzin, tygodni, miesięcy, kwartałów, lat itd. Dlaczego dziennik handlowy byłby obojętny, jak 50-dniowa średnia ruchoma będzie miała wpływ na cenę w nadchodzących tygodniach Z drugiej strony przedsiębiorca dzienny chciałby zwrócić uwagę na średnią w wysokości 50 minut, aby zrozumieć względny koszt zabezpieczenia w porównaniu z minioną godziną. Niektórzy handlowcy mogą nawet skorzystać ze średniej ceny w ciągu ostatnich trzech minut, aby ocenić absorpcję w krótkim tempie.13 Nie ma średniej jest niedobrze13 Jak wiadomo, nic na rynkach finansowych nie jest pewne - na pewno nie, jeśli chodzi o wykorzystanie wskaźników technicznych . Jeśli czas odbijał się od poparcia przeciętnej średniej za każdym razem, kiedy zbliżył się, wszyscy bylibyśmy bogaci. Jedną z głównych wad korzystania z ruchomych średnich jest to, że są one względnie bezużyteczne, gdy aktywa trenują na boki, w porównaniu do czasów, gdy istnieje silny trend. Jak widać na rysunku 1, cena aktywów może przechodzić przez średnią ruchomą, wielokrotnie, gdy trendu przemieszcza się na boki, co utrudnia podjęcie decyzji o handlu. Ten wykres jest dobrym przykładem, w jaki sposób nie zawsze występuje charakterystyka oporu i oporu ruchomej średniej.13 Odpowiedzialność na działanie ceną13 Podmioty gospodarcze, które wykorzystują średnie ruchome w swoim obrocie, szybko przyznają się, że istnieje walka między próbą przeprowadzenia średniej ruchomej do zmian trendów, nie pozwalając na tak delikatne, że powoduje, że przedsiębiorca przedwcześnie wchodzi lub kończy pracę. Krótkoterminowe średnie kroczące mogą być użyteczne w identyfikacji zmieniających się tendencji przed dużym ruchem, ale wadą jest to, że ta technika może również doprowadzić do wyrzucenia do iz miejsca, ponieważ te średnie odpowiadają bardzo szybko na zmiany cen. Ponieważ jakość sygnałów transakcji może się znacznie różnić, w zależności od okresów czasu używanych w obliczeniach, zaleca się sprawdzenie innych wskaźników technicznych w celu potwierdzenia ruchu przewidywanego przez średnią ruchomej. (Więcej informacji na temat różnych wskaźników można znaleźć w części Wprowadzenie do analizy technicznej.) 13 Uważaj na zaległość 13 Ponieważ średnie ruchome są wskaźnikiem opóźniającym, sygnały transakcji będą zawsze występować po tym, jak cena wzrosła w jednym kierunku w wystarczającym stopniu, aby średnia ruchoma odpowiadała. Ta charakterystyka opóźniająca może często działać przeciw przedsiębiorcy i sprawić, aby on w jak najkrótszym czasie osiągnął pozycję. Na przykład jedynym sposobem krótkoterminowej średniej ruchomej przekraczającej długoterminową średnią ruchoma jest cena, która ostatnio wzrosła w górę - wielu przedsiębiorców używa tego uproszczonego krzywej jako sygnału kupna. Jednym z głównych problemów, które często się pojawiają jest to, że cena może mieć już duży wzrost przed przedstawieniem sygnału transakcji. Jak widać na rysunku 2, duża luka cenowa generuje sygnał kupna pod koniec sierpnia, ale ten sygnał jest za późno ponieważ cena w ciągu ostatnich 12 dni wzrosła o ponad 25 i staje się wyczerpana. W tym przypadku opóźniony aspekt średniej ruchomej będzie działał przeciw przedsiębiorcy i prawdopodobnie doprowadzi do utraty handlu. Zapoznaj się z następną sekcją tego samouczka, aby dowiedzieć się więcej na temat strategii handlowych obejmujących średnie ruchome. 13 Wykres 2 13 13A średnia ruchoma jest średnią ceną kontraktu w stosunku do poprzedniego zamknięcia okresu n. Na przykład 9-letnia średnia ruchoma jest średnią cen zamknięcia w ciągu ostatnich 9 okresów, w tym bieżącego okresu. W przypadku danych na bieżąco zamiast zamiast kursu stosuje się aktualną cenę. Średnia ruchoma służy do obserwowania zmian cen. Efektem średniej ruchomej jest złagodzenie ruchu cenowego tak, że dłuższy trend tendencji staje się mniej zmienny, a tym samym bardziej oczywisty. Kiedy cena wzrasta powyżej średniej ruchomej, wskazuje, że inwestorzy stają się uporczy na towarach. Kiedy ceny spadają poniżej, oznacza to niechciane towary. Ponadto, gdy średnia ruchoma przekracza średnią ruchomą w długim okresie, badanie wskazuje na gwałtowny zwrot na rynku. Kiedy krótkotrwała średnia ruchoma przekracza średnią ruchomą w długim okresie, wskazuje to na wzrost na rynku. Im dłużej jest okres ruchomości, tym płynniejszy jest ruch cen. Dłuższe średnie ruchome służą do wyodrębnienia długoterminowych trendów. Istnieje wiele wariantów dostępnej średniej ruchomej, takiej jak średnia ruchoma wysokich cen i niskich cen reprezentowanych w kanale o nazwie Moving Average HighLow. jest to również znany jako kanał highlow Jake Bernstiens. Jest tam również Moving Average Percent Channel. Pierwszym argumentem (X) jest średnia ruchoma x-dniowa z ceną zamknięcia, a drugi argument (Y) jest używany jako (Y10,000Price) wykreślony jako kanał wokół i pod wynikem x-day moving average. Średnia dynamika wykładnicza przypisuje wagę danych o cenach w miarę obliczania średniej. Im niedawna cena, tym cięższa masa. Najstarsze dane o cenach w wykładniczej średniej ruchomej nigdy nie są usuwane z obliczeń, ale ich odważenie maleje w następnych obliczeniach. Przykładowo, obliczenia dla 10-stopniowej wykładniczej średniej ruchomej są następujące. Po pierwsze, wróć do początku handlu lub z powrotem na 1 rok lub cokolwiek spójne. Im dłuższy okres, tym dokładniejszy wynik. Dodać ceny zamknięcia dla pierwszych 10 okresów i dzielić przez 10. Jest to wynik dla 10. okresu (nie ma wyników w okresach od 1 do 9). Potem wziąć 910 z dziesiątego okresu plus 110 z 11-ego okresu. Jest to wynik z 11-tego dnia, itd. Itd. Barchart używa klasycznych wyrażeń wyrównawczych wykładanych przez H. Wellsa Wildera w swojej książce "Nowe koncepcje w analizie technicznej". Określa współczynnik wygładzania jako 1days lub 13 dla 3-dniowego wykładniczego badania średniej ruchomej. Rezultatem tego badania będzie 23 z poprzedniej wartości plus 13 nowych. Inni opracowali własne wzory, najbardziej znaczące jest Trade Station. W Trade Station i innych podobnych formach współczynnik wygładzania określa się jako 2 (days1), co w przypadku 3-dniowego badania daje 24 lub 12. Wynik 12 ze starych plus 12 nowych. 12 wygładzanie da szybsze wyniki niż 13 wygładzeń. Możesz uzyskać równoważny wynik, jeśli użyłeś 2-dniowego współczynnika wygładzania w obliczeniach barchart. Alternatywnie, jeśli chcesz 13 wygładzić w witrynie za pomocą logiki Trade Station, możesz spróbować 5-dniowego współczynnika, 2 (51) 26 13. Średnia przesunięcie punktu przesunięcia jest prostym przesunięciem przesunięcia punktu przesuwu, przenosząc średni okres x do w prawo, gdzie x jest drugim argumentem. Pierwszy argument jest wykorzystywany do obliczania prostej średniej ruchomej ceny, a drugi argument określa liczbę przesunięć po prawej stronie, a zatem przesuwa średnie ruchome x okresy w prawo. Średnia przemieszczeniowa jest taka sama, z tą różnicą, że używa wykładniczej średniej ruchomej w obliczeniach. Offset MidPoint Average jest średnią ruchomą, obliczoną od średniej z wysokiego i niskiego dla okresu, przesuniętej przez przesuwanie średnio x okresów w prawo, gdzie x jest drugim argumentem. Prognozowanie przez Smoothing Techniques Ta strona jest częścią e-laboratory JavaScript uczą się obiektów do podejmowania decyzji. Inne JavaScript w tej serii są podzielone na kategorie w różnych obszarach aplikacji w sekcji MENU na tej stronie. Seria czasowa jest sekwencją obserwacji zamówionych w czasie. Istotnym elementem zbioru danych z czasem jest pewna forma losowej odmian. Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu z powodu zmienności losowej. Szeroko stosowane techniki są wygładzające. Techniki te, gdy są odpowiednio stosowane, ujawniają bardziej wyraźne tendencje. Wpisz sekwencję czasową Wiersz w kolejności, zaczynając od lewego górnego naroża, a parametr (y), a następnie kliknij przycisk Oblicz (Calculate), aby uzyskać jedno-wyprzedzające prognozy. Puste pola nie są uwzględniane w obliczeniach, ale zerami są. Podczas wprowadzania danych do przenoszenia z komórki do komórki w macierzy danych użyj klawisza Tab, a nie strzałki lub wprowadź klucze. Cechy serii czasowych, które mogą być ujawnione poprzez zbadanie jego wykresu. z prognozowanymi wartościami, zachowaniem resztkowym, modelowaniem prognoz stanu. Średnie kroczące: średnia ruchoma zaliczana jest do najpopularniejszych technik preprocesowania szeregów czasowych. Są one wykorzystywane do filtrowania białego szumu przypadkowego z danych, aby szereg czasów był gładszy, a nawet podkreślał pewne elementy informacyjne zawarte w serii czasów. Exponential Smoothing: Jest to bardzo popularny schemat generowania wygładzonej serii czasowej. Podczas gdy w Moving Averages poprzednie obserwacje są ważone jednakowo, Exponential Smoothing przypisuje wykładniczo malejące ciężary, gdy obserwacja staje się starsza. Innymi słowy, niedawne obserwacje są relatywnie większe w prognozowaniu niż starsze obserwacje. Double Exponential Smoothing lepiej sprawdza trendy. Triple Exponential Smoothing lepiej sprawdza trendy paraboli. Średnia ważona średnią ruchoma z wycentrowaną prędkością a. odpowiada w przybliżeniu prostej średniej ruchomej długości (to jest okresu) n, gdzie a i n są powiązane przez: a (n1) OR n (2 - a) a. Tak więc, na przykład, średnia ważona średnią ruchoma ze stałą wygładzania równą 0,1 odpowiadaby w przybliżeniu 19-dniowej średniej ruchomej. I 40-dniowa prosta średnia ruchoma odpowiadałaby przybliżonej średniej ruchomej z wykładziną wykładaną ze stałą wygładzania równą 0,04878. Holts Linear Exponential smoothening: Załóżmy, że serie czasów są nie sezonowe, ale mają tendencję do wyświetlania. Metoda Holts szacuje obecny poziom i obecny trend. Zwróć uwagę, że prosta średnia ruchoma jest szczególnym przypadkiem wygładzania wykładniczego poprzez ustawienie okresu średniej ruchomej na całkowitą część (2-alfa) alfa. Dla większości danych biznesowych parametr alfa o wartości mniejszej niż 0,40 jest często skuteczny. Można jednak wykonać przeszukiwanie siatki przestrzeni parametrów, od 0,1 do 0,9, ze skokiem 0,1. Następnie najlepsza alfa ma najmniejszy średni błąd bezwzględny (MA Error). Jak porównać kilka metod wygładzania: Choć istnieją wskaźniki liczbowe do oceny dokładności techniki prognozowania, najbardziej szerokim podejściem jest użycie wizualnego porównania kilku prognoz w celu oceny ich dokładności i wyboru spośród różnych metod prognozowania. W tym podejściu należy wykreślić (na przykład na Excelze) na tym samym wykresie oryginalne wartości zmiennej z serii czasowej i prognozowane wartości z kilku różnych metod prognozowania, co ułatwia porównanie wizualne. Możesz skorzystać z wcześniejszych prognoz za pomocą wygładzania technik JavaScript w celu uzyskania wcześniejszych wartości prognoz opartych na technikach wyrównywania, które używają tylko jednego parametru. Metody Holt i Winters wykorzystują odpowiednio dwa i trzy parametry, dlatego też nie jest łatwo wybrać optymalne, a nawet bliskie wartości optymalne przez próby i błędy parametrów. Jednokierunkowe wygładzenie podkreśla perspektywę krótkiego zasięgu, wyznaczając poziom do ostatniej obserwacji i opiera się na warunku, że nie ma tendencji. Regresja liniowa, która pasuje do linii najmniejszych kwadratów do danych historycznych (lub przekształconych danych historycznych), reprezentuje długi dystans, który zależy od podstawowej tendencji. Holts liniowe wyrównanie wykładnicze przechwytuje informacje o najnowszym trendzie. Parametry w modelu Holts to parametr poziomów, który powinien zostać zmniejszony, gdy wielkość zmian danych jest duża, a parametr trendu powinien zostać zwiększony, jeśli ostatni trend będzie wspierany przez przyczyny. Prognoza krótkoterminowa: zwróć uwagę, że każdy JavaScript na tej stronie zapewnia prognozę na jedną stronę. Aby uzyskać prognozę dwuetapową. po prostu dodaj prognozowaną wartość na koniec danych serii danych, a następnie kliknij przycisk Oblicz. Możesz powtórzyć ten proces kilka razy w celu uzyskania potrzebnych prognoz krótkoterminowych.
No comments:
Post a Comment