Flytte Gjennomsnittet Francais

Enkel Flytende Gjennomsnitt - SMA. BREAKING DOWN Enkel Flytende Gjennomsnitt - SMA. A Enkelt Flytende Gjennomsnitt kan tilpasses ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter deles denne summen med antall tidsperioder, noe som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt utjevner volatiliteten og gjør det lettere å se prisutviklingen for en sikkerhet Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp , betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men dets lesing er nærmere kildedataene. Analytisk betydning. Gjennomsnittlig gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert tre nd Den enkleste formen for å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker det til å raskt identifisere om en sikkerhet er i opptrend eller nedtrengning Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning som er forskjellig tidsrammer Hvis et kortere rent simpelt gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend. På den annen side signaliserer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trend. Popular Trading Patterns. To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kryss. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkle glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikken Gullkorset oppstår når et kortsiktig glidende gjennombrudd går over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Flytte Av erage Teknisk indikator viser gjennomsnittlig instrumentprisverdi for en bestemt tidsperiode Når man beregner det bevegelige gjennomsnittet, utregner man instrumentprisen for denne tidsperioden. Da prisen endres, øker den glidende gjennomsnittet enten eller faller. Det er fire forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt Enkelt også referert til som aritmetisk, eksponentiell glatt og vektet flytende gjennomsnitt kan beregnes for et sekvensielt datasett, inkludert åpnings - og sluttpriser, høyeste og laveste priser, handelsvolum eller andre indikatorer. Det er ofte tilfelle når det er dobbelt Flytte gjennomsnitt er brukt. Det eneste der flytte gjennomsnitt av forskjellige typer avviger vesentlig fra hverandre, er når vektkoeffisientene, som er tilordnet de nyeste dataene, er forskjellige. Hvis vi snakker om Simple Moving Average alle prisene på tidsperioden i spørsmålet er likeverdige Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig og Lineærvektet Flytende Gjennomsnittlig vedlegg mer verdi til de siste prisene e mest vanlige måten å tolke prisen på glidende gjennomsnitt er å sammenligne dynamikken til prishandlingen Når instrumentprisen stiger over det bevegelige gjennomsnittet, vises et kjøpssignal, dersom prisen faller under det bevegelige gjennomsnittet, er det et selgesignal. Dette handelssystemet, som er basert på det bevegelige gjennomsnittet, er ikke utformet for å gi inngang til markedet rett i sitt laveste punkt, og dens utgang rett på toppen. Det tillater å handle i henhold til følgende trend for å kjøpe snart etter prisene nå bunnen og å selge kort tid etter at prisene har nådd deres peak. Moving gjennomsnitt kan også brukes på indikatorer. Det er her tolkningen av indikator glidende gjennomsnitt er likt tolkningen av prisgjøre gjennomsnitt hvis indikatoren stiger over det bevegelige gjennomsnittet , det vil si at den stigende indikatorbevegelsen sannsynligvis vil fortsette hvis indikatoren faller under det bevegelige gjennomsnittet, dette betyr at det er sannsynlig å fortsette å gå nedover. Her er typene o F bevegelige gjennomsnitt på diagrammet. Simpel Flytende Gjennomsnittlig SMA. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig EMA. Smoothed Moving Gjennomsnittlig SMMA. Linear Weighted Moving Gjennomsnittlig LWMA. Du kan teste handelssignalene til denne indikatoren ved å opprette en ekspertrådgiver i MQL5 Wizard. Simple Moving Average SMA. Simple, med andre ord, beregnes det aritmetiske glidende gjennomsnittet ved å oppsummere prisene på instrumentlukking over et visst antall enkeltperioder, for eksempel 12 timer. Denne verdien deles deretter av antall slike perioder. SOM SUM LUKT I, N N. SUM sum CLOSE I nåværende periode Lukk pris N Antall beregningsperioder. Eksponentiell Flytende Gjennomsnitt EMA. Eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt beregnes ved å legge til en viss andel av gjeldende sluttkurs til forrige verdi av glidende gjennomsnitt. Med eksponensielt glatt bevegelse gjennomsnitt, de siste lukkede prisene er mer verdifulle P-prosent eksponensielle glidende gjennomsnitt vil se ut. EMA CLOSE I P EMA I - 1 1 - P. CLOSE I nåværende periode Lukk pris EMA i - 1 verdi av flytende gjennomsnitt for en foregående periode P prosentandelen av å bruke prisverdien. Smoothed Moving Average SMMA. Den første verdien av dette glatte flytende gjennomsnittet beregnes som det enkle glidende gjennomsnittet SMA. SUM1 SUM CLOSE i, N. Den andre verdien Flyttende gjennomsnitt beregnes i henhold til denne formelen. SMMA i SMMA1 N-1 CLOSE i N. Succeeding glidende gjennomsnitt beregnes i henhold til nedenstående formel. PREVSUM SMMA i - 1 N. SMMA i PREVSUM - SMMA i - 1 CLOSE i N. SUM sum SUM1 sum sum av sluttkurs for N perioder det regnes fra forrige linje PREVSUM glatt sum av forrige linje SMMA i-1 glatt glidende gjennomsnitt av den forrige linjen SMMA jeg glattet glidende gjennomsnitt av gjeldende bjelke unntatt den første CLOSE Jeg nåværende nære pris N utjevningsperiode. Etter aritmetiske konverteringer kan formelen forenkles. SMM i - 1 N - 1 CLOSE i N. Linear Vektet Flytende Gjennomsnittlig LWMA. Ved vektet glidende gjennomsnitt er de nyeste dataene av mer verdi enn mer tidlige data Vekt ted moving average beregnes ved å multiplisere hver av sluttkursene i den vurderte serien med en bestemt vektkoeffisient. LWMA SUM CLOSE ii, N SUM I, N. SUM sum CLOSE I nåværende nær pris SUM jeg, N total sum av vekt koeffisienter N utjevningsperiode. Denne funksjonaliteten er eksperimentell og kan endres eller fjernes helt i en fremtidig utgave. Elastisk vil gjøre en best mulig tilnærming til å løse eventuelle problemer, men eksperimentelle funksjoner er ikke gjenstand for støtte SLA av offisielle GA-funksjoner. Gi en bestilt serier av data, vil Flytende gjennomsnittlig aggregering skyve et vindu over dataene og avgi gjennomsnittsverdien av vinduet. For eksempel, gitt dataene 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 kan vi beregne et enkelt bevegelige gjennomsnitt med Windows-størrelse på 5 som følger. Gjennomgang av gjennomsnitt er en enkel metode for å jevne sekvensielle data. Flytte gjennomsnitt blir vanligvis brukt på tidsbaserte data, for eksempel aksjekurser eller server-metriske utjevning. Utjevning kan brukes til å eliminere høyfrekvens fl svingninger eller tilfeldig støy, noe som gjør det mulig å visualisere lavere frekvenstrender, for eksempel sesongmessighet. Den lineære modellen tilordner en lineær vekting til poeng i serien, slik at eldre datapoints, for eksempel de i begynnelsen av vinduet, bidrar lineært mindre Summen av det totale gjennomsnittet Den lineære vektingen bidrar til å redusere lagringen bak dataene s, siden eldre poeng har mindre innflytelse. En lineær modell har ingen spesielle innstillinger for å konfigurere. Som den enkle modellen kan vindustørrelsen forandre oppførselen til det bevegelige gjennomsnittet For eksempel vil et lite vindu vindu 10 tette spore dataene og bare glatte ut småskala fluktuasjoner. Figur 3 Linjært bevegelige gjennomsnitt med vindu av størrelse 10. I kontrast vil et lineært glidende gjennomsnitt med større vinduvindu 100 glatt ut alle høyere - frekvensfluktuasjoner, som bare etterlater lavfrekvente, langsiktige trender. Det har også en tendens til å ligge bak de faktiske dataene med en betydelig mengde, men vanligvis mindre enn den enkle modellen. Figur 4 Lineær glidende gjennomsnitt med vindu med størrelse 100.Multiplikative Holt-Wintersedit. Multiplicative er spesifisert ved innstilling type mult Denne variasjonen er foretrukket når sesongmessige påvirkning er multiplisert med dataene dine E g hvis sesongmessige påvirkning er x5 dataene, i stedet for å bare legge til det. Standardverdiene for alfa og gamma er 0 3 mens beta er 0 1 Innstillingene aksepterer noen flyt fra 0-1 inkludert Standardverdien av perioden er 1.Den multiplikative Holt-Winters-modellen kan minimeres. Multiplikative Holt-Winters fungerer ved å dele hvert datapunkt med sesongverdien. Dette er problematisk hvis noen av dataene dine er null, eller hvis det er hull i dataene, siden dette resulterer i en dividing-to-zero. For å bekjempe dette, taster mult Holt-Winters alle verdier med en liten mengde 1 10 -10 slik at alle verdier er null. Dette påvirker resultatet, men bare minimalt. Hvis dataene dine er null, eller du foretrekker å se NaN når null er oppstått, kan du deaktivere denne oppførselen med pad false. All det bevegelige gjennomsnittet Modellen støtter en prediksjonsmodus, som vil forsøke å ekstrapolere inn i fremtiden, gitt det nåværende glattede, glidende gjennomsnittet. Avhengig av modell og parameter, kan disse spådommene kanskje ikke være nøyaktige. Forutsetninger aktiveres ved å legge til en forutsigbar parameter for enhver glidende gjennomsnittlig aggregering , og angir antall spådommer du vil legge til i slutten av serien. Disse spådommene vil bli spredt ut med samme intervaller som dine bukser. De enkle lineære og ewma-modellene produserer flate spådommer de i hovedsak konvergerer på gjennomsnittet av den siste verdien i serien, produserer en flat. Figur 11 Enkel glidende gjennomsnitt med vindu med størrelse 10, forutsi 50. I motsetning kan holtmodellen ekstrapolere ut fra lokale eller globale konstante trender. Hvis vi setter en høy beta-verdi, kan vi ekstrapolere basert på lokale konstante trender i dette tilfellet forutsigelsene går ned, fordi dataene på slutten av serien var på vei nedover. Figur 12 Holt-lineær glidende gjennomsnitt med vindu av størrelse 100, forutsi 20, alfa 0 5, beta 0 8.I kontrast, hvis vi velger en liten beta, er prognosene basert på den globale konstante trenden. I denne serien er den globale trenden litt positiv, slik at prediksjonen gjør en skarp u-sving og begynner en positiv helling. Figur 13 Dobbel eksponentiell glidende gjennomsnitt med vindu med størrelse 100, forutsi 20, alfa 0 5, beta 0 1.Holtwinters-modellen har potensial til å levere de beste spådommene, siden det også inneholder sesongmessige svingninger i modellen. Figur 14 Holt-Winters glidende gjennomsnitt med vindu med størrelse 120, forutsi 25, alfa 0 8, beta 0 2, gamma 0 7, periode 30.