Średnia przemieszczająca Średnia wartość średniej ruchomej pokazuje średnią wartość ceny instrumentu przez pewien okres czasu. Kiedy obliczy się średnią ruchoma, średnia cena instrumentu dla tego okresu. Wraz ze zmianą ceny jego średnia ruchoma wzrasta lub maleje. Istnieją cztery różne typy średnich kroczących: Proste (zwane również arytmetykiem), Wykładowe. Wygładzony i ważony. Średnia ruchoma może być obliczona dla dowolnego zbioru danych sekwencyjnych, w tym cen otwarcia i zamknięcia, najwyższych i najniższych cen, wolumenu obrotu lub innych wskaźników. Jest to często przypadek, gdy używane są podwójne średnie ruchome. Jedyną rzeczą, w której średnie ruchome różnych typów różnią się znacznie od siebie, jest to, że współczynniki wagi, które są przypisane do najnowszych danych, są różne. Jeśli chodzi o Simple Moving Average. wszystkie ceny danego okresu są równe wartości. Średnie ruchy wykładnicze i liniowe ważone Moving Average przywiązują większą wartość do najnowszych cen. Najczęstszym sposobem interpretowania średniej ruchomej jest porównanie jego dynamiki z akcjami cenowymi. Kiedy cena instrumentu wzrasta powyżej średniej ruchomej, pojawi się sygnał kupna, jeśli cena spadnie poniżej średniej ruchomej, co mamy w sprzedaży. Ten system handlowy, oparty na średniej ruchomej, nie ma na celu umożliwienia wejścia na rynek w najniższym punkcie, a jego prawo wyjścia na szczyt. Pozwala to działać zgodnie z następującą tendencją: kupić wkrótce po osiągnięciu cen i sprzedać wkrótce po osiągnięciu szczytu. Średnie ruchome mogą być również stosowane do wskaźników. W tym przypadku interpretacja wskaźników średnich kroczących jest podobna do interpretacji średnich zmian cen: jeśli wskaźnik wzrasta powyżej jego średniej ruchomej, oznacza to, że ruch wskaźników rosnących prawdopodobnie będzie kontynuowany: jeśli wskaźnik spadnie poniżej średniej ruchomej, to oznacza, że prawdopodobnie będzie ona nadal spadać w dół. Oto typy średnich kroczących na wykresie: Średni ruchoma (SMA) Wytrzymałość średnia ruchoma (SMMA) Średnia średnia ruchoma (LWMA) Można przetestować sygnały handlowe tego wskaźnika, tworząc Doradcę ds. Ekspertów w Kreatorze MQL5. Obliczanie Proste średnie ruchome (SMA) Proste, innymi słowy, arytmetyczna średnia ruchoma jest obliczana przez zsumowanie cen zamknięcia przyrządu przez pewną liczbę pojedynczych okresów (na przykład 12 godzin). Wartość ta jest podzielona przez liczbę takich okresów. SMA SUM (ZAMKNIJ (i), N) N SUMA suma ZAMKNIĘCIE (i) bieżąca cena okresu zamknięcia N liczba okresów obliczeniowych. Wyjściowa średnia ruchoma (EMA) Wytworzona wyrafinowana średnia ruchoma jest obliczana poprzez dodanie pewnej części aktualnej ceny zamknięcia do poprzedniej wartości średniej ruchomej. Przy średnich ruchliwych wykładniach najświeższe ceny są o większej wartości. Średnia wartość średniej ruchomej P-percent będzie wyglądała następująco: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) CLOSE (i) bieżąca cena zamknięcia okresu EMA (i - 1) poprzedniego okresu P procent wykorzystania wartości cenowej. Średnia średnia ruchoma (SMMA) Pierwsza wartość tej wygładzonej średniej ruchomej jest obliczana jako średnia ruchoma (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) Druga średnia ruchoma jest obliczana według tego wzoru: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) ZAMKNIĘCIE (i)) N Następujące średnie ruchome oblicza się według poniższego wzoru: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) ZAMKNIĘCIE (i)) N SUM sum SUM1 suma cen zamknięcia dla okresów N jest liczona z poprzedniego paska PREVSUM wygładzona suma poprzedniego paska SMMA (i-1) wygładzona średnia ruchoma poprzedniego paska SMMA (i) wygładzona średnia ruchoma prądu (z wyjątkiem pierwszego) ZAMKNIĘCIE (i) bieżąca cena zamknięcia N okres wygładzania. Po konwersjach arytmetycznych można uprościć wzór: SMMA (i) (SMMA (i-1) (N-1) ZAMKNIĘCIE (i)) N Średnia ważona średnia liniowa (LWMA) W przypadku ważonej średniej ruchomej, więcej niż wczesnych danych. Ważona średnia ruchoma jest obliczana poprzez pomnożenie każdej z cen zamknięcia w ramach rozpatrywanej serii o pewien współczynnik wagowy: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUMA (i, N) Suma suma ZAMKNIĘCIE (i) aktualna cena zamknięcia SUM (i, N) całkowita suma współczynników wagowych N okres wygładzania. Dwumiesięczny wskaźnik średniej ruchowej wykładniczej (DEMA) został opracowany przez Patricka Mulloy'a i opublikowany w lutym 1994 r. W magazynie "Analiza techniczna zapasów i magazyn Commoditiesquot". Służy do wygładzania serii cen i jest stosowana bezpośrednio na wykresie cen bezpieczeństwa finansowego. Poza tym może służyć do wygładzania wartości innych wskaźników. Zaleta tego wskaźnika polega na tym, że eliminuje fałszywe sygnały przy ruchach cen zębatych i pozwala zaoszczędzić pozycję przy silnym trendzie. Możesz przetestować sygnały handlowe tego wskaźnika, tworząc Doradcę Eksperta w Kreatorze MQL5. Obliczanie Ten wskaźnik opiera się na średniej ruchomej (EMA). Przyjrzyjmy się błędom odchylenia od wartości EMA: err (i) Cena (i) - EMA (Cena, N, i) błąd (i) aktualny błąd EMA Cena (i) bieżąca cena EMA (cena, N, i) bieżący EMA wartości serii Cena z okresem N. Dodać wartość średniego błędu wykładniczego do wartości wykładniczej średniej ruchomej ceny i otrzymamy DEMA: DEMA (i) EMA (cena, N, i) EMA (err, N, i) EMA (cena, N, i) EMA (cena, N, i), N, i) 2 EMA (cena, N, i) - EMA (cena - EMA (cena, N, i), N, i) 2 EMA EMA2 (cena, N, i) EMA (err, N i i) bieżąca wartość średniej wykładniczej błędu EMA2 (cena, N i i) bieżąca wartość podwójnego następstwa wygładzania cen Średni ruch średni - EMA Przekroczenie średniej - EMA Najczęstszymi krótkoterminowymi średnimi krótkoterminowymi są najpopularniejsze średnie krótkoterminowe i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia roczna średnia konwergencji (MACD) i procentowa cena oscylator (PPO). Ogólnie, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, wskazują, że ruchome średnie są bardzo przydatne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie, gdy są niewłaściwie wykorzystywane lub są błędnie interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do konkretnego wykresu rynkowego powinny być potwierdzeniem ruchu na rynku lub wskazaniem jego siły. Bardzo często, kiedy ruchoma średnia linia wskaźników dokonała zmiany odzwierciedlającej znaczny ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do łagodzenia tego dylematu do pewnego stopnia. Ponieważ obliczenia EMA wiążą się z najnowszymi danymi, uciska akcję cenową nieco mocniej, a zatem reaguje szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywany do uzyskania sygnału wejściowego do obrotu. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie przeciętne wskaźniki ruchomości, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów rynkowych. Kiedy rynek jest w silnym i trwałym trendu. linia wskaźników EMA pokaże również tendencję wzrostową i vice versa dla tendencji spadkowej. Czujny przedsiębiorca nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale również relację szybkości zmian z jednego paska do jednego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnej trendu zacznie się spłaszczać i odwrócić, tempo zmian EMA z jednego paska do drugiego zacznie się zmniejszać do czasu, gdy linia wskaźnika spłaszczy, a stopa zmian będzie równa zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku barów, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszenia szybkości zmian EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby przeciwdziałać dylematowi spowodowanemu przez opóźniony wpływ średnich kroczących. Typowe zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami w celu potwierdzenia znacznych ruchów na rynku i pomiaru ich ważności. Dla przedsiębiorców, którzy prowadzą handel na rynku w ciągu dnia i szybko rozwijających się rynków, EMA jest bardziej stosowna. Często handlowcy używają EMA do określenia nastawienia do handlu. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, intraday strategia handlowa może polegać na handlu tylko z długiej strony na wykresie śródrocznym. Dodać trend lub przenosić średnią linię do wykresu Dotyczy: Word Excel 2018 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Możesz także poszerzyć linię poza faktyczne dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Można dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest układany w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych, 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutowych. Dodawanie trendu Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchu. Linia trendu rozpoczyna się od pierwszego punktu danych wybranej serii danych. Zaznacz pole Trendline. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline. a następnie kliknij Wykład. Prognoza liniowa. lub dwie średnie ruchy okresowe. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Format trendline w opcji Trendline. Jeśli wybierzesz Wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu Zamów. Jeśli wybierzesz Przeprowadzka Średnia. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje przybliżone wartości dla trendu odpowiadające rzeczywistym danymi) jest równa lub zbliżona 1. Gdy dodasz linię odniesienia do swoich danych , Program Excel oblicza automatycznie wartość R kwadratową. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając wartość kwadratową R w polu wykresu (panel Format Trendline, Opcje Trendline). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linia liniowa Linia ta wykorzystuje ten typ trendu, aby utworzyć linię prostą dopasowaną do prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linia liniowa używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do linii: gdzie m jest nachyleniem a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim rzeczywistym danymi) wynosi 0.9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując linię zakrzywioną najlepiej dopasowaną, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość i szybkość zwiększa się lub szybko maleje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Linia logarytmiczna wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmu. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.933, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta tendencja jest przydatna, gdy Twoje dane wahają się. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu może być określona liczbą fluktuacji danych lub liczbą zakrętów (wzgórz i dolin) pojawiających się na krzywej. Zwykle pojedyńcza linia Order 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a zlecenie 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca kolejność wielomianów zlecenia 2 (jeden wierzchołek) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.979, która jest zbliżona do 1, więc linie są dobrze dopasowane do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta linia jest użyteczna dla zestawów danych, które porównują pomiary zwiększające się w określonym tempie. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1 sekundy. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia mocy używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milisekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.986, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca uwypuklająca linia wskazuje na malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego upływu. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.990, co oznacza, że linia idealnie pasuje do danych. Moving Average trendline Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych w celu bardziej wyraźnego przedstawienia wzoru lub tendencji. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionych przez opcję Okres), średnie ich i używa średniej wartości jako punktu w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średniometr ruchomy wykorzystuje to równanie: liczba punktów w ruchomym średnim zakresie jest równa łącznej liczbie punktów w serii, minus numer podany w danym okresie. Na wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię pokazuje wzór liczby domów sprzedanych w ciągu 26-tygodniowego okresu.
No comments:
Post a Comment