Średnia ruchoma Ten przykład ilustruje obliczanie średniej ruchomej serii czasowej w programie Excel. Średnia ruchoma służy do wyrównywania nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznania trendów. 1. Po pierwsze, spójrz na naszą serię czasową. 2. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK. 4. Kliknąć w polu Zakres wejściowy i wybrać zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Wykres wykresu tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje tendencję wzrostową. Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie: Im większy odstęp, tym więcej szczytów i dolin są wygładzone. Im mniejsze odstępy, tym dokładniejsze są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Zaprowadzenie histerezy do średnich kroków Dołącz do pasma Zastosuj tę metodę do przenoszenia średnich przecięć, aby pozbyć się opóźnień i fałszywych sygnałów. O ne z pierwszych wskaźników, że wszelkie badania techniczne początkujących studiów jest ruchome przecięcie średnie. Średnie ruchome (MAs) wygładzają serie cen poprzez określenie średniej ceny zamknięcia dla określonego okresu (ostatnie n bary) iw rezultacie są wskaźnikami słabiej rozwiniętymi, bardziej dostosowanymi do rynków trenujących, a nie do zakresu. Jeśli używane są dwa macierze różnych okresów, można łatwo zbudować prosty system obrotu. Za każdym razem, gdy krótsza (szybsza) średnia ruchoma przecina powyżej dłuższego (wolniejszego), generuje sygnał kupna, pojawia się sygnał sprzedaży, gdy średnia szybsza przecina poniżej wolniejszej. Jak każdy analityk techniczny wie, te przejazdy są skłonne do robaków, cena porusza się wystarczająco w jednym kierunku, aby wyzwolić sygnał, a następnie szybko zmienia kierunek, powodując odwrotny sygnał. Powoduje to wczesne wejścia i wyjścia, które zagrażają osiągnięciom handlowym (Ryc. 1). RYSUNEK 1: WHIPSAWS. Strzałki wskazują wyraźne sygnały, a koła wskazują na brzegi. Zauważ, że dla jasności usunięto słupki cen i wykreślono tylko linie SMA. Szyszki są wynikiem wrażliwości macierzy zmiennych na wahania danych. Klasycznym podejściem do tego problemu było zwiększenie okresu uśredniania (Rysunek 2) kosztem zwięk - szonego opóźnienia, co - jeśli jest zbyt wyraźne - może uczynić wskaźnik bezużytecznym. RYSUNEK 2: POWROTNOŚĆ W DÓŁ. Zwróć uwagę na to, jak uniemożliwiono pcheł przez zwiększenie okresów używanych przez średnie ruchome, ale również zwróć uwagę na opóźnienie co najmniej jednego miesiąca w sygnałach. Dodatkowo, w podobny sposób, saperowie mają tendencję do oddziaływania na różne ramki czasowe. Na przykład zestaw dwóch MA na wykresie dziennym prawdopodobnie pojawi się w podobnej częstotliwości fałszywych sygnałów w ciągu siedmiu miesięcy (154 bary), ponieważ sparametryzowany zestaw MA utrzyma się na trzyletnim wykresie tygodniowym (3 52 156 barów). Częstotliwość irytacji przenosi się tylko do większej ramki czasowej. Więc problem leży w pojęciu: proste przecięcia linii muszą być zastąpione generatorami sygnału przez inny rodzaj systemu wyzwalania. Gdybyśmy mieli rysować wykresy ręcznie (jedyną opcję przed wiekiem komputerów), znajdziemy pomysł grubego wyłożenia ołówka, który pozwoliłby na pewną szerokość, w której przecina się przeciętne. Ale grubość linii jest, matematycznie mówiąc, absurdem. Potrzebujemy pasma lub koperty wokół wolniejszej magistrali, w której wskaźnik może się rozerwać bez powodowania fałszywych sygnałów. Zanim rozwiniemy ten pomysł dalej, wejdźmy w świat inżynierii i zapoznaj się z kluczowym pojęciem w systemach sterowania. Najpierw jako student inżynierii, a później pracujący w przemyśle spożywczym, byłem wprowadzony do obszaru systemów sterowania i do problemu powtarzających się cykli deaktywacji. Weź przykładowo termostat sterujący systemem chłodzenia, takim jak ten, który znajdziesz w lodówce. Chcemy, aby temperatura utrzymywała się na stałym poziomie, powiedzmy pięć stopni Celsjusza (5C) (T0), a system chłodzenia może znajdować się tylko w jednym z dwóch stanów: włączony lub wyłączony. Jeśli termostat zadziała natychmiast z jakąkolwiek różnicą od T0, włącza lub wyłącza system z częstotliwością powodującą naprężenie sprzętu i nieefektywność chłodzenia. Kontynuowano w styczniowym numerze analizy technicznej zapasów i towarów giełdowych z artykułu pierwotnie opublikowanego w styczniowym numerze magazynu Technical Analysis of Stocks i magazynów towarowych. Wszelkie prawa zastrzeżone. copy Copyright 2009, Technical Analysis, Inc. Jak zastosować średnie ruchome przy użyciu programu MetaTrader 4: Średnia ruchoma Średnia przeciętna (MA) jest rodzajem wskaźnika technicznego, który jest używany do pokazania średniej wartości ceny zabezpieczenia w określonym przedziale czasowym. Z reguły są powszechnie wykorzystywane dane z serii danych w celu wygładzenia krótkoterminowych wahań cen i podkreślenia długoterminowych trendów. Ukazujące się jako zakrzywione linie nakładane na wykresie cen, średnie ruchome są używane do identyfikacji trendów i określenia obszarów możliwego wsparcia i oporu. Poniżej rysunek 1 przedstawia wykres EURUSD z zastosowaniem MA w okresie 20 i 50-dniowym. 13 Wykres 1: Ten wykres EURUSD ma dwa średnie ruchome: 50-krotny, narysowany jako ciemnoszary, a 20-okresowy, narysowany jasno różowo. Chociaż istnieje wiele różnych typów MA, prosta średnia ruchoma (SMA) jest najbardziej podstawową. Jest to nieważona średnia arytmetyczna poprzedniej liczby pasków cen X. Oprocentowanie zazwyczaj oparte jest na cenie zamknięcia każdego z cenników, jednakże podmioty gospodarcze mogą wybrać cenę bazową na otwartej, wysokiej, niskiej lub innej cenie. SMA jest obliczana przez dodanie ceny zamknięcia (lub innej ceny) poprzednich pasków cen X i podzielonych przez X. Na przykład w celu znalezienia pięcioletniego okresu rozliczeniowego dodajemy poprzednie pięć punktów danych (ceny) i dzielimy przez pięć: ceny końcowe. 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 i 14 Pierwsza wartość pięciodniowego SMA (5 6 7 8 9) 5 7 (35 5 7) Druga wartość pięciodniowego SMA (6 7 8 9 10) 5 8 (40 5 8) Trzecia wartość pięciodniowego SMA (7 8 9 10 11) 5 9 (45 5 9) 13Wybierz wartość obliczoną przy użyciu poprzednich pięciu cen, których nazwa wskazuje, średnia, która się porusza. Stare dane zostają upuszczone w miarę udostępniania nowych danych, a drukarnia nadal drukuje jako nowy kształt cen (pięcioletni okres próbny, na przykład zawsze wykorzystuje tylko pięć pasów cenowych do obliczania, nawet w miarę dostępnych danych o cenach). 13Materiały innych producentów są wykorzystywane przez analityków technicznych, w tym do wykładniczej średniej ruchomej (EMA). podwójnej średniej ruchomej (DEMA) i przekrojów MA, w których do jednego wykresu dodawane są dwa macierze o różnych długościach. MA Długości i ramy czasowe Inwestorzy i handlowcy mogą dostosować MA do indywidualnych celów analitycznych. Na przykład krótkie macierze są często preferowane przez krótkoterminowych przedsiębiorców. Te okresy ważności mogą mieć okres zwrotu (liczba pasów cenowych stosowanych w obliczeniach) od pięciu do 30. Przedsiębiorcy, którzy szukają trendów średnioterminowych, mogą korzystać z okresu zwrotu, który wynosi od 20 do 60 okresów. Inwestorzy długoterminowi mogą skoncentrować się na dużych przedziałach z przedziałem czasowym wynoszącym 100 lub więcej. 13 Ogólnie rzecz biorąc, krótsze macierze reagują szybciej z ceną iw rezultacie mają tendencję do mniejszego opóźnienia. Dłuższe okresy sprzedaŜy są z drugiej strony mniej wraŜliwe na ceny i lepiej wykonują dane o cenie. To zależy od każdego przedsiębiorcy w celu określenia długości (długości) MA, która najlepiej odpowiada jego potrzebom i preferencjom. Stosowanie średnich kroczących do analizy fundamentalnej Podstawowa analiza dla manekinów, wydanie drugie Pierwsza technika stosowana w prognozach długoterminowych w podstawowej analizie to średnia ruchoma. Dzięki tej analizie inwestorzy starają się wygładzić niezwykłe wstrząsy w wynikach firmy8217s. Średnia ruchoma ma tę samą rolę, co pas bezpieczeństwa, gdy Twój samolot uderza w turbulencje. Średnie kroczące mogą być stosowane do wyników rocznych lub do kwartalnych wyników, w oparciu o to, jak bardzo niestabilne są zyski firmy8217s. Aby przeprowadzić ruchomą średnią analizę, musisz najpierw wybrać, ile lat chcesz wprowadzić. Wspólny okres to trzy lata. Wyniki firmy8217s można zwiększyć w ciągu trzech lat, a następnie podzielić przez liczbę lat, lub 3. Tabela przedstawia, jak wyglądałaby analiza trzech lat ruchomych średnich wyników z dochodów operacyjnych Oracle8217s. Pierwsze kroki z firmą Oracle Trzyletnie średnie kroczące na działalności operacyjnej na koniec roku. (w milionach)
No comments:
Post a Comment