Enkel Vs. Eksponentielle Moving Gjennomsnitt Flytte gjennomsnitt er mer enn studien av en sekvens av tall i etterfølgende rekkefølge. Tidlige utøvere av tidsserier analyser var faktisk mer opptatt av individuelle tidsserier tall enn de var med interpolering av dataene. Interpolering. i form av sannsynlighetsteorier og analyse, kom mye senere, da mønstre ble utviklet og korrelasjoner oppdaget. Når det ble forstått, ble ulike formede kurver og linjer trukket langs tidsseriene i et forsøk på å forutsi hvor datapunktene kunne gå. Disse er nå betraktet som grunnleggende metoder som nå benyttes av tekniske analysehandlere. Kartanalyse kan spores tilbake til 18th Century Japan, men hvordan og når flytte gjennomsnitt ble først brukt til markedspriser forblir et mysterium. Det er generelt forstått at enkle bevegelige gjennomsnitt (SMA) ble brukt langt før eksponentielle bevegelige gjennomsnitt (EMA), fordi EMAer er bygd på SMA-rammeverk og SMA-kontinuumet ble lettere forstått for plotting og sporing. (Ønsker du litt bakgrunnsavlesning Sjekk ut Flytte gjennomsnitt: Hva er de) Enkle flytende gjennomsnitt (SMA) Enkle bevegelige gjennomsnitt ble den foretrukne metoden for å spore markedspriser fordi de er raske å beregne og lett å forstå. Tidlige markedsutøvere opererte uten bruk av de sofistikerte diagrammene som ble brukt i dag, så de stod hovedsakelig på markedspriser som eneste veiledning. De kalkulerte markedsprisene for hånd, og graftet disse prisene for å betegne trender og markedsretning. Denne prosessen var ganske kjedelig, men viste seg å være ganske lønnsom med bekreftelse av videre studier. For å beregne et 10-dagers enkeltflytende gjennomsnitt, legger du bare til sluttkursene de siste 10 dagene og deler med 10. Det 20-dagers glidende gjennomsnittet beregnes ved å legge sluttkursene over en 20-dagers periode og divide med 20, og så videre. Denne formelen er ikke bare basert på sluttkurs, men produktet er et gjennomsnitt av priser - en delmengde. Flyttende gjennomsnitt kalles flytting fordi gruppen av priser som brukes i beregningen beveger seg i henhold til punktet på diagrammet. Dette betyr at gamle dager er tapt til fordel for nye sluttkursdager, så det er alltid nødvendig med en ny beregning som tilsvarer tidsrammen for gjennomsnittlig sysselsatt. Så omregnes et 10-dagers gjennomsnitt ved å legge til den nye dagen og slippe den tiende dagen, og den niende dagen blir tapt på den andre dagen. (For mer om hvordan diagrammer brukes i valutahandelen, sjekk ut våre kartbaserte gjennomganger.) Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Det eksponentielle glidende gjennomsnittet har blitt raffinert og mer vanlig siden 1960-tallet, takket være tidligere praktiserende eksperimenter med datamaskinen. Den nye EMA vil fokusere mer på de siste prisene enn på en lang rekke datapunkter, da det enkle glidende gjennomsnittet kreves. Nåværende EMA ((Pris (nåværende) - forrige EMA)) X multiplikator) tidligere EMA. Den viktigste faktoren er utjevningskonstanten som 2 (1N) hvor N antall dager. En 10-dagers EMA 2 (101) 18,8 Dette betyr at en 10-års EMA vekter den siste prisen 18,8, en 20-dagers EMA 9,52 og 50-dagers EMA 3,92 vekt på den siste dagen. EMA arbeider ved å veie forskjellen mellom dagens perioder og tidligere EMA, og legge resultatet til den tidligere EMA. Jo kortere perioden, jo mer vekt brukes til den siste prisen. Monteringslinjer Ved disse beregningene er punkter plottet, som viser en passende linje. Monteringslinjer over eller under markedsprisen indikerer at alle bevegelige gjennomsnitt er forsinkende indikatorer. og brukes primært til følgende trender. De jobber ikke bra med utvalgsmarkeder og perioder med overbelastning fordi de passerende linjene ikke viser en trend på grunn av mangel på tydelig høyere høyder eller lavere nedturer. I tillegg har passende linjer en tendens til å forbli konstant uten ledetråd. En stigende monteringslinje under markedet betyr lang, mens en fallende monteringslinje over markedet betyr en kort. (For en komplett guide, les vår Moving Average Tutorial.) Formålet med å bruke et enkelt glidende gjennomsnitt er å se og måle trender ved å utjevne dataene ved hjelp av flere grupper av priser. En trend er oppdaget og ekstrapolert til en prognose. Forutsetningen er at tidligere trendbevegelser vil fortsette. For det enkle glidende gjennomsnittet kan en langsiktig trend bli funnet og fulgt mye enklere enn en EMA, med rimelig antagelse at feste linjen vil holde sterkere enn en EMA-linje på grunn av lengre fokus på gjennomsnittlige priser. En EMA er brukt til å fange kortere trendbevegelser, på grunn av fokus på de siste prisene. Med denne metoden skulle en EMA redusere lagene i det enkle glidende gjennomsnittet, slik at monteringslinjen vil kramme prisene nærmere enn et enkelt glidende gjennomsnitt. Problemet med EMA er dette: Det er utsatt for prisbrudd, spesielt under raske markeder og perioder med volatilitet. EMA fungerer bra til prisene går i stykker. I høyere volatilitetsmarkeder kan du vurdere å øke lengden på det bevegelige gjennomsnittlige løpetidet. Man kan også bytte fra en EMA til en SMA, siden SMA glatter ut dataene mye bedre enn en EMA på grunn av fokus på langsiktige midler. Trend-Følgende Indikatorer Som slående indikatorer tjener glidende gjennomsnitt som støtte - og motstandslinjer. Hvis prisene faller under en 10-dagers monteringslinje i en oppadgående trend, er det gode muligheter for at oppadgående trenden kan avta, eller i det minste markedet kan konsolidere seg. Hvis prisene går over et 10-dagers glidende gjennomsnitt i en downtrend. Trenden kan være avtagende eller konsoliderende. I disse tilfellene bruker du et 10- og 20-dagers glidende gjennomsnitt sammen, og vent på 10-dagers linjen å krysse over eller under 20-dagers linjen. Dette bestemmer neste kortsiktige retning for priser. For lengre siktperioder, se 100-og 200-dagers glidende gjennomsnitt for langsiktig retning. For eksempel, ved å bruke 100 og 200 dagers glidende gjennomsnitt, hvis 100-dagers glidende gjennomsnitt krysser under gjennomsnittet på 200 dager, kalte det dødskrysset. og er veldig bearish for priser. Et 100-dagers glidende gjennomsnitt som krysser over et 200-dagers glidende gjennomsnitt kalles det gyldne korset. og er veldig bullish for priser. Det spiller ingen rolle om en SMA eller en EMA brukes, fordi begge er trend-følger indikatorer. Det er bare på kort sikt at SMA har små avvik fra motparten, EMA. Konklusjon Flytende gjennomsnitt er grunnlaget for kart - og tidsserieanalyse. Enkle bevegelige gjennomsnitt og de mer komplekse eksponentielle glidende gjennomsnittene bidrar til å visualisere trenden ved å utjevne prisbevegelser. Teknisk analyse er noen ganger referert til som en kunst heller enn en vitenskap, som begge tar år å mestre. (Lær mer i vår tekniske analyseopplæring.) Jeg har egentlig en rekke verdier som dette: Ovennevnte array er forenklet, jeg samler 1 verdi per millisekund i min ekte kode og jeg må behandle utdataene på en algoritme jeg skrev for å finne nærmeste topp før et tidspunkt. Min logikk feiler fordi i mitt eksempel over, er 0.36 den virkelige toppen, men min algoritme vil se bakover og se det aller siste nummeret 0,25 som toppen, da det er en reduksjon til 0,24 før den. Målet er å ta disse verdiene og bruke en algoritme til dem som vil glatte dem ut litt, slik at jeg har mer lineære verdier. (dvs.: Jeg synes at resultatene mine skal være svingete, ikke sjokkerende) Jeg har blitt fortalt å bruke et eksponentielt glidende gjennomsnittsfilter til mine verdier. Hvordan kan jeg gjøre dette? Det er veldig vanskelig for meg å lese matematiske ligninger, jeg har mye bedre med kode. Hvordan behandler jeg verdier i mitt utvalg, og bruker en eksponentiell glidende gjennomsnittlig beregning til selv dem ut spurt 8. februar kl 20:27 For å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. du trenger å holde noen stat rundt og du trenger en tuning parameter. Dette krever en liten klasse (forutsatt at du bruker Java 5 eller nyere): Instantiate med decay-parameteren du vil ha (kanskje ta tuning skal være mellom 0 og 1) og bruk deretter gjennomsnittlig () for å filtrere. Når du leser en side om matematisk tilbakevending, trenger du bare å vite når du gjør det til kode, at matematikere liker å skrive indekser i arrays og sekvenser med abonnementer. (De har også et par andre notater, noe som ikke hjelper.) EMA er imidlertid ganske enkel, da du bare trenger å huske en gammel verdi, ingen kompliserte tilstandsarrayer kreves. svarte 8. februar kl 12:42 TKKocheran: Ganske mye. Det er ikke bra når ting kan være enkle (Hvis du starter med en ny sekvens, får du en ny gjennomsnittlig.) Vær oppmerksom på at de første betingelsene i gjennomsnittssekvensen vil hoppe rundt litt på grunn av grenseeffekter, men du får de med andre bevegelige gjennomsnitt også. En god fordel er imidlertid at du kan pakke den bevegelige gjennomsnittlige logikken inn i avvergeren og eksperimentere uten å forstyrre resten av programmet for mye. ndash Donal Fellows 9 Feb 12 kl 0:06 Jeg har det vanskelig å forstå dine spørsmål, men jeg vil prøve å svare uansett. 1) Hvis algoritmen din fant 0,25 i stedet for 0,36, så er det feil. Det er feil fordi det forutsetter en monotonisk økning eller reduksjon (det går alltid opp eller går alltid ned). Med mindre du gjennomsnittlig ALLE dataene dine, er datapunktene dine --- som du presenterer dem --- ikke-lineære. Hvis du virkelig vil finne den maksimale verdien mellom to poeng i tid, skar du matrisen din fra tmin til tmax og finn maksimalt for den subarrayen. 2) Nå er begrepet bevegelige gjennomsnitt veldig enkle: forestill deg at jeg har følgende liste: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Jeg kan glatte det ut ved å ta gjennomsnittet av to tall: 1,45, 1,45, 1,45, 1,5. Legg merke til at første nummer er gjennomsnittet på 1,5 og 1,4 (andre og første tall) den andre (nye listen) er gjennomsnittet på 1,4 og 1,5 (tredje og andre gamle liste) den tredje (nye listen) gjennomsnittet på 1,5 og 1,4 (fjerde og tredje), og så videre. Jeg kunne ha gjort det perioden tre eller fire, eller n. Legg merke til hvordan dataene er mye jevnere. En god måte å se glidende gjennomsnitt på jobben er å gå til Google Finance, velg en aksje (prøv Tesla Motors ganske flyktig (TSLA)) og klikk på technicals nederst i diagrammet. Velg Moving Average med en gitt periode, og eksponentiell glidende gjennomsnitt for å sammenligne forskjellene sine. Eksponentielt glidende gjennomsnitt er bare en annen utbygging av dette, men veier de eldre dataene mindre enn de nye dataene, dette er en måte å forvirre utjevningen mot baksiden. Vennligst les Wikipedia-oppføringen. Så dette er mer en kommentar enn et svar, men den lille kommentarboksen var bare for liten. Lykke til. Hvis du har problemer med matematikken, kan du gå med et enkelt bevegelige gjennomsnitt i stedet for eksponentiell. Så utgangen du får, vil være de siste x-vilkårene delt med x. Ikke testet pseudokode: Vær oppmerksom på at du må håndtere start - og slutten av dataene, siden du klart ikke kan bruke de siste 5 vilkårene når du er på ditt andre datapunkt. Det er også mer effektive måter å beregne dette glidende gjennomsnittet (sum sum - eldste nyeste), men dette er å få konseptet av hva som skjer over. besvart 8. februar kl 20: 41. Eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA BREAKING DOWN Eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA De 12 og 26-dagers EMA er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergensen ( MACD) og prosentvis pris oscillator (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Traders som ansetter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktige når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakende indikatorer. Følgelig bør konklusjonene fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, etter hvert har en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, og det optimale punktet for markedsinngang har allerede gått. En EMA tjener til å lette dette dilemmaet til en viss grad. Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Tolke EMA Som alle bevegelige gjennomsnittsindikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder. Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn. EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtrend. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisvirkningen av en sterk opptrend begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynne å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den slanke effekten, ved dette punktet, eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsistent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den bølgende effekten av bevegelige gjennomsnitt. Vanlige bruksområder til EMA-EMAer brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsmenn som handler intradag og rasktflyttende markeder, er EMA mer anvendelig. Ofte bruker handelsmenn EMAer for å bestemme en handelspartiskhet. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intraday traderstrategi være å handle kun fra langsiden på et intradagskjema.
No comments:
Post a Comment