Eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes

Die ongelooflike manier om 'n bewegende gemiddelde fretten die tendens van 'n massa van verwarrende metings kan gesien word deur die plot die 10 dae - bewegende gemiddelde saam met die oorspronklike daaglikse gewigte, getoon as klein diamante. Die bewegende gemiddeldes weve tot dusver gebruik gee gelyke belang vir al die dae in die gemiddelde. Dit neednt so wees. As jy daaroor dink, nie die geval is dit baie sin maak, veral as jy belangstel in die gebruik van 'n langer termyn bewegende gemiddelde uit te stryk ewekansige knoppe in die tendens. Aanvaar jy die gebruik van 'n 20 dag bewegende gemiddelde. Hoekom moet jou gewig byna drie weke gelede net so relevant is vir die huidige tendens as jou gewig vanoggend oorweeg verskillende vorme van geweeg bewegende gemiddeldes is ontwikkel om hierdie beswaar aan te spreek. In plaas daarvan om net te voeg tot die metings vir 'n reeks van dae en te deel deur die aantal dae, in 'n geweegde bewegende gemiddelde elke meting eerste vermenigvuldig met 'n gewig faktor wat verskil van dag tot dag. Die finale bedrag is verdeel, nie deur die aantal dae nie, maar deur die som van al die gewig faktore. As groter gewig faktore verder terug in die tyd gebruik word vir meer afgelope dae en kleiner faktore vir metings, sal die tendens meer reageer op onlangse veranderings sonder om die glad 'n bewegende gemiddelde bied nie. 'N ongeweegde bewegende gemiddelde is bloot 'n geweegde bewegende gemiddelde met al die gewig faktore gelyk is aan 1. Jy kan enige gewig faktore wat jy wil gebruik, maar 'n bepaalde stel met die jawbreaking monicker eksponensieel Reëlmatige bewegende gemiddelde nuttig bewys in aansoeke wat wissel van lug verdediging radar om handel die Chicago vark maag mark. Kom ons sit dit om te werk aan ons mae sowel. Hierdie grafiek vergelyk die gewig faktore vir 'n eksponensieel stryk 20 daagse bewegende gemiddelde met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde wat gewigte elke dag ewe. Eksponensiële gladstryking gee vandag meting twee keer die betekenis van die eenvoudige gemiddelde sou dit wys, yesterdays meting 'n bietjie minder as dit, en elke opeenvolgende dag minder as sy voorganger met dag 20 dra net 20 so veel om die resultaat as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Die gewig faktore in 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde is opeenvolgende magte van 'n aantal het die glad konstante. 'N eksponensieel stryk bewegende gemiddelde met 'n glad konstante van 1 is identies aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sedert 1 tot enige bevoegdheid is 1. Smoothing konstantes minder as 1 weeg onlangse data swaarder, met die vooroordeel teenoor die mees onlangse metings toeneem soos die smoothing konstante afname in die rigting van nul. As die smoothing konstante oorskry 1, ouer data swaarder geweeg as onlangse metings. Dit plot toon die gewig faktore wat spruit uit verskillende waardes van die smoothing konstante. Let op hoe die gewig faktore is almal 1 wanneer die glad konstante is 1. Wanneer die glad konstante is tussen 0,5 en 0,9, die gewig wat aan ou data druppels af so vinnig in vergelyking met die meer onlangse metings wat nie nodig om die bewegende gemiddelde te beperk Theres 'n spesifieke aantal dae kan ons al die data wat ons het, terug na die heel begin gemiddeld en laat die gewig faktore bereken vanaf die glad konstante die ou data outomaties weggooi omdat dit irrelevant raak om die huidige trend. An eksponensieel stryk bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde waarin die gewig faktore is magte van S. die smoothing konstante. 'N eksponensieel stryk bewegende gemiddelde bereken word oor al die opgehoopte tot dusver in plaas daarvan om afgekap ná 'n paar aantal dae data. Vir dag d die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde is: Maar dit is net 'n meetkundige ry Die volgende kwartaal in so 'n ry word gegee deur: A D (1- S) M d SA d -1. Berekening bespoedig en begrip gedien as ons plaasvervanger: P 1- S vir S in die vergelyking vir die volgende kwartaal. Doen 'n bietjie algebra, ons ontdek: Dit herformulering maak die werking van gladstryking baie intuïtief. Elke dag, neem ons die ou tendens getal A d -1. bereken die verskil tussen dit en vandag meting M d. voeg dan 'n persentasie van daardie verskil P om die ou tendens waarde verkry die nuwe een. Dit is duidelik dat hoe nader P is om 1 (en dus ook die nouer S is aan nul), hoe meer invloed die nuwe meting het op die tendens. As P 1, die ou tendens waarde A d -1 kanselleer en die bewegende gemiddelde voorbeeld van die data presies. Byvoorbeeld, met die glad konstante S 0.9 Ons gebruik op gewig data, bereken ons die nuwe tendens waarde A D van die vorige tendens waarde A d -1 en vandag gewig M d as: In besprekings van eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, veral hul finansiële aansoeke, pasop vir verwarrend die glad konstante S met die variant vorm P 1- S bekendgestel aan berekening te vereenvoudig en maak die effek van die nuwe data op die bewegende gemiddelde meer duidelik. P is dikwels na verwys as die smoothing persentasie die term 10 smoothing verwys na 'n berekening waarin P 10 / 1000,1 en vandaar S 0.9.Moving Gemiddeld Die bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser toon die gemiddelde instrument prys waarde vir 'n sekere tydperk van die tyd. Wanneer 'n mens word bereken dat die bewegende gemiddelde, een gemiddeldes uit die instrument prys vir hierdie tydperk. As die prys veranderinge, sy bewegende gemiddelde óf verhoog, of verminder. Daar is vier verskillende tipes bewegende gemiddeldes: Eenvoudige (ook na verwys as Rekenkundige), eksponensiële. Reëlmatige en Geweegde. Bewegende gemiddelde kan bereken word vir enige opeenvolgende datastel, insluitend die opening en sluiting pryse, hoogste en laagste pryse, handel volume of enige ander aanwysers. Dit is dikwels die geval wanneer dubbel bewegende gemiddeldes gebruik. Die enigste ding wat waar bewegende gemiddeldes van verskillende tipes divergeer aansienlik van mekaar, is wanneer gewig koëffisiënte, wat die jongste data is opgedra, is anders. In geval praat ons van Simple bewegende gemiddelde. Alle pryse van die tydperk ter sprake is gelyk in waarde. Eksponensiële bewegende gemiddelde en Lineêre Geweegde Moving Gemiddelde heg meer waarde aan die nuutste pryse. Die mees algemene manier om die interpretasie van die prys bewegende gemiddelde is om sy dinamika vergelyk met die prys aksie. Wanneer die instrument prys bo sy bewegende gemiddelde styg, blyk 'n koopsein, indien die prys val onder sy bewegende gemiddelde, wat ons het, is 'n sell sein. Dit handel stelsel, wat gebaseer is op die bewegende gemiddelde, is nie ontwerp om toegang tot die mark te voorsien reg in sy laagste punt, en sy uitgang regs op die piek. Dit maak dit moontlik om op te tree volgens die volgende tendens: te koop kort nadat die pryse die bodem bereik, en om gou te verkoop nadat die pryse hul hoogtepunt bereik het. Bewegende gemiddeldes kan ook toegepas word op aanwysers. Dit is hier waar die interpretasie van aanwyser bewegende gemiddeldes is soortgelyk aan die interpretasie van die prys bewegende gemiddeldes: As die aanwyser styg bo sy bewegende gemiddelde, wat beteken dat die stygende aanwyser beweging is waarskynlik om voort te gaan: as die aanwyser val onder sy bewegende gemiddelde, hierdie beteken dat dit waarskynlik om voort te gaan gaan afwaarts. Hier is die tipes bewegende gemiddeldes op die grafiek: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. Berekening Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige, met ander woorde, rekenkundige bewegende gemiddelde word bereken deur 'n opsomming van die pryse van sluiting instrument oor 'n sekere aantal enkele periodes (byvoorbeeld 12 uur). Hierdie waarde word dan gedeel deur die getal van sodanige tydperke. SMA som (naby (i), N) / N som som BESLOTE (i) huidige tydperk naby prys N aantal periodes berekening. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) eksponensieel stryk bewegende gemiddelde word bereken deur die toevoeging van 'n sekere deel van die huidige sluitingsprys op die vorige waarde van die bewegende gemiddelde. Met eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, die jongste naby pryse is meer werd. P-persent eksponensiële bewegende gemiddelde sal lyk: EMA (naby (i) P) (EMO (i - 1) (1 - P)) sluit (i) huidige tydperk naby prys EMO (i - 1) waarde van die bewegende gemiddelde van 'n voorafgaande tydperk P die persentasie van die gebruik van die prys waarde. Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Die eerste waarde van hierdie stryk bewegende gemiddelde word bereken as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA): sum1 som (naby (i), N) Die tweede bewegende gemiddelde word bereken volgens die formule: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) sluit (i)) / N Opeenvolgende bewegende gemiddeldes word bereken volgens die onderstaande formule: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) sluit (i) ) / N som som sum1 totale bedrag van die sluiting van pryse vir n periodes word dit gereken as die vorige bar PREVSUM glad som van die vorige bar SMMA (i-1) glad bewegende gemiddelde van die vorige bar SMMA (i) glad bewegende gemiddelde van die huidige bar (behalwe vir die eerste een) sluit (i) huidige naby prys N glad tydperk. Na rekenkundige Doelskoppe die formule kan vereenvoudig word: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) sluit (i)) / N Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) In die geval van geweegde bewegende gemiddelde, die jongste data is meer werd as meer vroeë data. Geweegde bewegende gemiddelde bereken word deur elkeen van die sluitingstyd pryse binne die oorweeg reeks, deur 'n sekere gewig koëffisiënt: LWMA som (naby (i) i, N) / som (i, N) som som BESLOTE (i) huidige naby prys som (i, N) totale bedrag van die gewig koëffisiënte N glad period. How om Geweegde bewegende gemiddeldes in Excel bereken aan die hand Eksponensiële smoothing Excel Data-analise vir Dummies, 2de uitgawe die eksponensiële smoothing instrument in Excel bereken die bewegende gemiddelde. Maar eksponensiële gladstryking gewigte die waardes wat in die bewegende gemiddelde berekeninge sodat meer onlangse waardes het 'n groter invloed op die gemiddelde berekening en ou waardes het 'n mindere effek. Dit gewigte word bereik deur 'n glad konstante. Om te illustreer hoe die eksponensiële Smoothing program werk, veronderstel dat you8217re weer te kyk na die gemiddelde daaglikse inligting temperatuur. Om geweegde bewegende gemiddeldes te bereken met behulp van eksponensiële gladstryking, neem die volgende stappe: Om 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die eksponensiële Smoothing item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die dialoog Eksponensiële Smoothing boks. Identifiseer die data. Om die data waarvoor jy 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde bereken identifiseer, klik in die Invoer Range tekskassie. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die kies van die werkblad reeks. As jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om te identifiseer of jou data beskryf, kies die etikette boks. Verskaf die smoothing konstante. Tik die glad konstante waarde in die dempingsfaktor tekskassie. Die Excel Help lêer dui daarop dat jy 'n glad konstante van tussen 0,2 en 0,3 gebruik. Vermoedelik, maar indien you8217re gebruik van hierdie instrument, jy jou eie idees oor wat die korrekte glad konstante is. (As you8217re clueless oor die glad konstante, miskien het jy shouldn8217t word met behulp van hierdie instrument.) Vertel Excel waar die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart voorbeeld, byvoorbeeld, jy die bewegende gemiddelde data te plaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Chart die eksponensieel stryk data. Om die eksponensieel stryk data karteer, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui wat jy wil standaardfout inligting bereken. Standaard foute te bereken, kies die standaard foute boks. Excel plekke standaard fout waardes langs die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde waardes. Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy wil berekende en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde information. We kan sien dat die waarde van die 10-dag SMA afgeneem, as gevolg van 'n verandering in die data met betrekking tot slegs 'n enkele dag. Tabelle toon hoe ewe-gelaaide data beïnvloed die algehele waarde van die SMA. As dit is 'n kort termyn SMA, kan die waarde daarvan te verander net as gevolg van 'n paar buitengewone prys aksie tydens 'n enkele dag. Tog kan hierdie effek uit te stryk deur gebruik te maak van 'n ander manier van data gemiddeld. In hierdie geval gebruik 'n tegniese ontleder die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Dit kan bereken word deur die volgende formule te gebruik: EMA (i) EMO (i-1) SFP (i) 8211 EMO (i-1). waar P (i) verwys na die prys in tydperk (i), wat meestal die sluitingsprys EMO (i) verwys na die mees onlangse waarde van die EMO EMO (i-1) verwys na die vorige onlangse waarde van die EMO SF verwys na 'n glad faktor, wat soos volg SF 2 / (N1) bereken word, waar n die aantal periodes die EMO gebruik. Die totale aantal dae (N) Maak Prys P (i) in die tabel hierbo ons presies gebruik dieselfde sluitingstyd pryse en dieselfde kerse as die berekening van die SMA in die vorige artikel. Beginner handelaars moet kennis neem dat die EMO (i-1) waarde vir die 10de dag (wat in ons geval is die vroegste tydperk) is die sluitingsprys van kers nommer 11, wat staan ​​voor die tien opeenvolgende sluitingstyd pryse in die tabel, of 0,89450. Dus, begin ons die bou van die tafel in 'n bottom-up wyse. Nou, laat ons sien die volgende grafiek: Hier kan ons sien 'n 10-dag SMA (die swart lyn) en 'n 10-dag EMO (die blou lyn). Gewoonlik die EMA sal sy rigting vinniger as die SMA verander, as gevolg van die addisionele gewig wat dit op die mees onlangse data. Die grafiek toon dat gedurende die mees onlangse 4 periodes (dae) die EMO beweeg onder die SMA. Dit is omdat die AUD / USD paar toon 'n duidelike afwaartse beweging in hierdie mees onlangse vier dae. Daarom is die EMO weerspieël mees onlangse sentiment meer duidelik. Let daarop dat in die eerste 12 dae (die 12 agtereenvolgende groen kerse aan die linkerkant) die EMO bly bo die SMA en dan reageer vroeër aan die verandering in sentiment (die 8 agtereenvolgende rooi kerse). Dus, kan ons sê dat die EMO beter weerspieël wat spelers in die mark nou doen as die SMA. Dit verklaar ook waarom 'n aantal ossillators gebruik 'n EMO en in die besonder die MACD. wat ons sal bespreek volgende. EMO of SMA 8211 te kies Die EMO het groter ratsheid en gewoonlik reageer vinniger op veranderinge in die algemeen marksentiment en onderskeidelik prys aksie, terwyl die SMA reageer in 'n stadiger manier. So, die SMA glad beter uit fakeouts en buitengewone prysbewegings. Vir 'n handelaar wat gebruik kleiner tydsraamwerke en is bereid om die tendens vinnig vang, sal die EMO 'n meer gepaste keuse wees. Met die EMO hy / sy sal in staat wees om te erken en betree die tendens vroeër, as wanneer die gebruik van die SMA. 'N negatiewe kant in hierdie geval kan die waarskynlikheid om gestop uit (trader8217s stop-verlies kan veroorsaak), indien 'n fakeout of ongewone spykers en spatsels plaasvind. Soos die EMO vinniger te mees onlangse prys aksie reageer, kan dit aandui dat die tendens reeds omgekeer en dat die handelaar sy / haar bedryf moet verlaat, waarskynlik teen 'n verlies. In die mean time, egter die mark kan sy vorige skuif in die rigting van trader8217s posisie voortgaan. Vir 'n handelaar wat gebruik langer tydperke sal die SMA waarskynlik 'n beter keuse wees, as gevolg van sy gladheid. In 'n langer termyn die tendens duur gewoonlik vir 'n lang tydperk van die tyd, wat die onmiddellike erkenning nie so belangrik maak. In hierdie geval is 'n handelaar verwag 'n gladde beweging en 'n swak reaksie op ongewone spykers en spat, aangesien laasgenoemde eintlik die tendens homself nie verander nie. 'N negatiewe kant kan die weglating van 'n goeie beginpunt wees nie, want die SMA is geneig om 'n groot vertraging wys na die tendens begin het. Die bottom line is dat verskillende handel style vereis verskillende parameters van die bewegende gemiddelde. Korttermyn handelaars, wat in ingaan, sê 25 ambagte per maand, kan 'n 4-dag SMA gebruik, terwyl langtermyn handelaars, wat in ingaan, sê 3-4 ambagte per maand, kan 'n 20-dag EMO gebruik. Beide handel style kan amper ewe doeltreffend wees. Dus, kan ons nie sê dat 'n 4-dag SMA is meer gepas as 'n 20-dag EMO. Dit kom weer na eksperimentering en praktyk. As 'n handelaar uitvind dat 'n bewegende gemiddelde is die aanwyser wat die beste van sy / haar handel strategie pas, dan sal hy / sy moet tyd en eksperimenteer neem ten einde te besluit watter tipe bewegende gemiddeldes en watter tydperk te gebruik. Gestig in 2013, Binary Tribune het ten doel om die verskaffing van sy lesers akkurate en werklike finansiële nuusdekking. Ons webwerf is gefokus op die belangrike segmente in die finansiële markte aandele, geldeenhede en kommoditeite, en interaktiewe in-diepte verduideliking van die belangrikste ekonomiese gebeure en aanwysers. Finansiële Risiko-Openbaringsverklaring BinaryTribune sal nie aanspreeklik gehou word vir die verlies van geld of enige skade wat veroorsaak word van vertroue op die inligting op hierdie webtuiste gehou word. Handel forex, aandele en kommoditeite op marge dra 'n hoë vlak van risiko en mag nie geskik vir alle beleggers nie. Voordat jy besluit om buitelandse valuta moet jy noukeurig oorweeg jou beleggingsdoelwitte, vlak van ervaring en risiko-aptyt handel. Koekie Policy Hierdie webwerf maak gebruik van koekies om jou te voorsien met die beste ervaring en om jou beter te leer ken. Met die besoek ons ​​webwerf met jou leser stel om koekies toelaat, jy instem tot ons gebruik van koekies soos beskryf in ons privaatheidsbeleid. kopieer Kopiereg 2016 mdash Binary Tribune. Alle regte voorbehou