Eksponensiële Bewegende Gemiddelde Wiki

Bewegende gemiddelde in Statistiek. 'n bewegende gemiddelde. ook bekend as rollende gemiddelde. beweeg gemiddelde. rollende gemiddelde. gly tydelike gemiddelde. of hardloop gemiddelde. is 'n soort van eindige impulsrespons filter wat gebruik word om 'n stel datapunte analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Gegewe 'n reeks van getalle en 'n vaste subset grootte, is die eerste element van die bewegende gemiddelde verkry deur die gemiddelde van die aanvanklike vaste subset van die aantal reeks. Toe die subset is gewysig deur die verskuiwing na vore, dit is, met uitsluiting van die eerste getal van die reeks en met die volgende getal na die oorspronklike subset in die reeks. Dit skep 'n nuwe subset van getalle, wat gemiddeld. Hierdie proses word herhaal oor die hele data-reeks. Die plot lyn verbind al die (vaste) gemiddeldes is die bewegende gemiddelde. 'N bewegende gemiddelde is 'n versameling getalle, elk van wat is die gemiddelde van die ooreenstemmende subset van 'n groter stel datum punte. 'N bewegende gemiddelde kan ook gebruik ongelyke gewigte vir elke datum waarde in die subset om bepaalde waardes te beklemtoon in die subset. 'N bewegende gemiddelde is algemeen gebruik word met tydreeksdata te stryk korttermynskommelings en na vore te bring die langer termyn tendense of siklusse. Die drumpel tussen korttermyn - en langtermyn hang af van die aansoek, en die parameters van die bewegende gemiddelde dienooreenkomstig opgestel. Byvoorbeeld, is dit dikwels gebruik in tegniese ontleding van finansiële data, soos aandele pryse. opbrengste of verhandelingsvolumes. Dit word ook gebruik in die ekonomie tot die bruto binnelandse produk, diens of ander makro-ekonomiese tydreekse ondersoek. Wiskundig n bewegende gemiddelde is 'n tipe van konvolusie en dus is dit kan gesien word as 'n voorbeeld van 'n laaglaatfilter gebruik in seinverwerking. Wanneer dit gebruik word met 'n nie-tydreeksdata, 'n bewegende gemiddelde filters hoër frekwensie komponente sonder enige spesifieke verbinding met tyd, hoewel tipies 'n soort van bestel word geïmpliseer. Beskou simplisties kan dit beskou word as glad die data. Inhoud Eenvoudige bewegende gemiddelde wysig 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) is die ongeweegde gemiddelde van die vorige N datum punte in die finansiële programme. Maar in wetenskap en ingenieurswese die gemiddelde is gewoonlik geneem uit 'n gelyke aantal data aan weerskante van 'n sentrale waarde. Dit verseker dat variasies in die gemiddelde is in lyn met die verskille in die data eerder as verskuif in die tyd. 'N Voorbeeld van 'n eenvoudige ewe geweegde hardloop beteken vir 'n N-dag monster van sluitingsprys is die gemiddeld van die vorige N dae sluiting pryse. As die pryse is dan die formule By die berekening van opeenvolgende waardes, 'n nuwe waarde in werking die som en 'n ou waarde druppels uit, wat beteken dat 'n volledige opsomming elke keer is onnodig vir hierdie eenvoudige geval, die geselekteerde periode hang af van die tipe beweging van rente, soos kort, intermediêre, of langtermyn. In finansiële terme bewegende gemiddelde vlakke kan geïnterpreteer word as ondersteuning in 'n stygende mark, of weerstand in 'n dalende mark. As die gebruik van data nie gesentreer rondom die gemiddelde, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde loop agter die jongste datum punt deur die helfte van die breedte monster. 'N SBG kan ook buite verhouding beïnvloed word deur ou datum punte val uit of nuwe data inkom. Een eienskap van die SMA is dat as die data het 'n periodieke skommeling, dan aansoek doen 'n SMA van daardie tydperk sal dit variasie (die gemiddelde altyd met skakel een volledige siklus). Maar 'n perfek gereelde siklus is selde teëgekom. 1 Vir 'n aantal aansoeke is dit voordelig om die verskuiwing veroorsaak deur die gebruik van slegs die verlede data te vermy. Vandaar 'n sentrale bewegende gemiddelde kan bereken word, met behulp van data eweredig gespasieerde weerskante van die punt in die reeks waar die gemiddelde bereken word. Dit vereis die gebruik van 'n onewe aantal datum punte in die monster venster. Kumulatiewe bewegende gemiddelde wysig In 'n kumulatiewe bewegende gemiddelde. die data kom in 'n geordende datum stroom en die statistikus wil die gemiddeld van al die data op te staan ​​tot die huidige datum punt. Byvoorbeeld, kan 'n belegger wil die gemiddelde prys van al die voorraad transaksies vir 'n bepaalde voorraad tot die huidige tyd. Soos elke nuwe transaksie plaasvind, kan die gemiddelde prys ten tyde van die transaksie word bereken vir al die transaksies tot op daardie punt met behulp van die kumulatiewe gemiddelde, tipies 'n ewe geweegde gemiddelde van die volgorde van i waardes x 1. x i tot die huidige tyd: Die brute krag metode om hierdie te bereken sal wees om al die data te stoor en bereken die som en deel dit deur die aantal datum punte elke keer as 'n nuwe datum punt aangekom. Dit is egter moontlik om kumulatiewe gemiddelde eenvoudig te werk as 'n nuwe waarde XI 1 beskikbaar raak, met behulp van die formule: So het die huidige kumulatiewe gemiddelde vir 'n nuwe datum punt is gelyk aan die vorige kumulatiewe gemiddelde plus die verskil tussen die jongste datum punt en die vorige gemiddelde gedeel deur die aantal punte tot dusver ontvang. Wanneer al die datum punte kom (i N), sal die kumulatiewe gemiddelde finale gemiddelde gelyk. Die afleiding van die kumulatiewe gemiddelde formule is eenvoudig. Die gebruik van en insgelyks vir i 1. Dit is gesien dat belangrikheid van hierdie vergelyking vir GR i 1 resultate in: Geweegde bewegende gemiddelde wysig 'n Geweegde gemiddelde is geen gemiddelde wat faktore het vermenigvuldig om verskillende gewigte om data te gee op verskillende posisies in die monster venster. Wiskundig die bewegende gemiddelde is die konvolusie van die datum punte met 'n vaste gewig funksie. Een aansoek verwydering pixelisation van 'n digitale beeld grafiese. In tegniese ontleding van finansiële data, 'n geweegde bewegende gemiddelde (WBA) het die spesifieke betekenis van gewigte wat afname in rekenkundige progressie. 2 In 'n N - Day WBG die jongste dag het gewig N. die tweede jongste N 16087221601, ens af tot een. Lêer: Geweegde bewegende gemiddelde gewigte N15.png By die berekening van die WBG oor opeenvolgende waardes, die verskil tussen die tellers van WBG M 1 en WBG M is NP M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. As ons aan te dui die som p M 160160160160 p M 8722 N 1 deur Total M. sal die grafiek op die regte toon hoe die gewigte te verminder, uit hoogste gewig vir die mees onlangse datum punte, af na nul. Dit kan vergelyk word met die gewigte in die eksponensiële bewegende gemiddelde wat volg. Eksponensiële bewegende gemiddelde wysig 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA), ook bekend as 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA), 3 is 'n tipe van oneindige impulsrespons filter wat gewig faktore wat eksponensieel afneem van toepassing. Die gewig van elke ouer datum punt afneem eksponensieel, nooit bereik nul. Die grafiek regs toon 'n voorbeeld van die gewig vermindering. Die EMA vir 'n reeks Y kan rekursief bereken word: Die koëffisiënt verteenwoordig die mate van gewig afname, 'n konstante glad faktor tussen 0 en 1. 'n hoër afslag ouer Waarnemings vinniger. Alternatiewelik kan uitgedruk word in terme van N tydperke, waar 1601602 / (N 1) script fout script fout 91 verwysing benodig 93. Byvoorbeeld, as N 16.016.019 is gelykstaande aan 1.601.600,1, die halfleeftyd van die gewigte (die interval oor wat die gewigte te verminder met 'n faktor van twee) is ongeveer n /2.8854 (binne 1 as n 160gt1605). Y t is die waarde op 'n tydperk t. S t is die waarde van die EMO te eniger tyd t. S 1 ongedefinieerd is. S 1 kan in 'n aantal verskillende maniere, wat die algemeenste geïnisialiseer deur die oprigting van S 1 tot Y 1. alhoewel ander tegnieke bestaan, soos die opstel van S 1 tot 'n gemiddeld van die eerste 4 of 5 waarnemings. Die prominensie van die S 1 initializations uitwerking op die gevolglike bewegende gemiddelde is afhanklik van kleiner waardes maak die keuse van S 1 relatief belangriker as groter waardes, aangesien 'n hoër afslag ouer Waarnemings vinniger. Hierdie formulering is volgens Hunter (1986). 4 Deur herhaalde toepassing van hierdie formule vir verskillende tye, kan ons uiteindelik skryf S t as 'n geweegde som van die datum punte Y t. soos: 'n alternatiewe benadering deur Roberts (1959) gebruik Y t in plaas van Y t 87221. 5 Hierdie formule kan ook uitgedruk word in terme van tegniese ontleding soos volg, wys hoe die EMO stappe in die rigting van die nuutste datum punt, maar slegs deur 'n deel van die verskil (elke keer): Dit is 'n oneindige som met dalende terme. Die N periodes in 'n N - Day EMO slegs die faktor spesifiseer. N is nie 'n stop punt vir die berekening van die manier waarop dit is in 'n SMA of WBG. Vir groot genoeg N. Die eerste N datum punte in 'n EMO verteenwoordig sowat 86 van die totale gewig in die berekening: 6 Die krag formule hierbo gee 'n begin waarde vir 'n spesifieke dag, waarna die opeenvolgende dae formule eerste getoon kan word. Die vraag van hoe ver terug te gaan vir 'n aanvanklike waarde hang, in die ergste geval, op die data. Groot prys waardes in ou data sal beïnvloed op die totale selfs al hul gewig is baie klein. As pryse het 'n klein variasies dan net die gewig kan oorweeg word. Die gewig uitgelaat deur te stop nadat k terme is uit die totale gewig. Byvoorbeeld, om te hê 99,9 van die gewig bokant verhouding gelyk aan 0.1 stel en op te los vir k. vir hierdie voorbeeld (99,9 gewig). Gewysig bewegende gemiddelde wysig A gemodifiseerde bewegende gemiddelde (MMA), hardloop bewegende gemiddelde (RMA), of glad bewegende gemiddelde word gedefinieer as: Aansoek om die meting van werkverrigting van die rekenaar wysig Sommige rekenaar prestasie statistieke, bv die gemiddelde proses tou lengte, of die gemiddelde CPU gebruik, gebruik 'n vorm van eksponensiële bewegende gemiddelde. Hier word gedefinieer as 'n funksie van tyd tussen twee lesings. 'N Voorbeeld van 'n koëffisiënt gee groter gewig aan die huidige lees, en kleiner gewig aan die ouer lesings is byvoorbeeld 'n 15-minuut gemiddelde L van 'n proses tou lengte Q. gemeet elke 5 sekondes (tydsverskil is 5 sekondes), word bereken as Ander gewigte wysig Ander gewig stelsels soms 8211 word byvoorbeeld in aandeleverhandeling n volume gewig sal elke tydperk in verhouding tot sy handel volume gewig. 'N Verdere gewig, wat gebruik word deur aktuarisse, is Spencer 15-punt bewegende gemiddeld 11 ( 'n sentrale bewegende gemiddelde). Die simmetriese gewig koëffisiënte is -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Buite die wêreld van finansies, geweegde hardloop middel het baie vorms en aansoeke. Elke gewig funksie of kern het sy eie kenmerke. In ingenieurswese en wetenskap die frekwensie en fase van die filter is dikwels van groot belang in die begrip van die gewenste en ongewenste verdraaiings dat 'n bepaalde filter sal van toepassing wees op die data. 'N gemiddelde nie net glad die data. 'N gemiddelde is 'n vorm van laaglaatfilter. Die gevolge van die betrokke filter gebruik moet verstaan ​​word ten einde 'n gepaste keuse te maak. Op hierdie punt, die Franse weergawe van hierdie artikel bespreek die spektrale effekte van 3 soorte middel (kumulatiewe, eksponensiële, Gauss). Moving mediaan wysig Uit 'n statistiese oogpunt, die bewegende gemiddelde, wanneer dit gebruik word om die onderliggende tendens in 'n tydreeks te skat, is vatbaar vir seldsame gebeurtenisse soos vinnige skokke of ander onreëlmatighede. 'N meer robuuste skatting van die neiging is die eenvoudige beweeg mediaan oor N tyd punte: waar die mediaan is gevind deur, byvoorbeeld, sorteer die waardes binne die hakies en die vind van die waarde in die middel. Vir groter waardes van n. die mediaan kan doeltreffend bereken deur die opdatering van 'n geïndekseer skiplist. 12 Statisties, die bewegende gemiddelde is optimaal vir die herstel van die onderliggende tendens van die tyd reeks wanneer die skommelinge oor die tendens normaal versprei is. Dit beteken egter die normaalverdeling nie plaas 'n hoë waarskynlikheid op 'n baie groot afwykings van die tendens wat verduidelik waarom sulke afwykings n buite verhouding groot invloed op die tendens beraming sal hê. Dit kan aangetoon word dat indien die skommelinge in plaas word aanvaar dat Laplace te versprei. dan die bewegende gemiddelde is statisties optimale. 13 Vir 'n gegewe variasie, die Laplace verspreiding plaas hoër waarskynlikheid op seldsame geleenthede as wel die normale, wat verklaar waarom die bewegende gemiddelde skokke beter as die bewegende gemiddelde verdra. Wanneer die eenvoudige beweeg mediaan bo staan ​​sentraal, die smoothing is identies aan die mediaan filter wat aansoeke in, byvoorbeeld, beeld seinverwerking het. Sien ook Wysig hierdie artikel sluit 'n lys van verwysings. maar sy bronne bly onduidelik omdat dit onvoldoende inline aanhalings. Help asseblief om hierdie artikel te verbeter deur die instelling van meer akkurate aanhalings. 32 (Februarie 2010) Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO laai die speler. Afbreek van Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO Die 12- en 26-dag EMA is die gewildste kort termyn gemiddeldes, en hulle word gebruik om aanwysers soos die bewegende gemiddelde konvergensie divergensie (MACD) en die persentasie prys ossillator (PPO) te skep. In die algemeen, is die 50- en 200-dag EMA as seine van 'n lang termyn tendense. Handelaars wat tegniese ontleding diens vind bewegende gemiddeldes baie nuttig en insiggewend wanneer dit korrek toegepas word, maar skep chaos wanneer onbehoorlik gebruik of verkeerd verstaan. Al die bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik word in tegniese ontleding is, volgens hulle aard, sloerende aanwysers. Gevolglik moet die afleidings wat op die toepassing van 'n bewegende gemiddelde op 'n bepaalde mark grafiek wees om 'n mark skuif bevestig of om sy krag te toon. Heel dikwels is, teen die tyd dat 'n bewegende gemiddelde aanwyser lyn het 'n verandering aan 'n beduidende stap in die mark weerspieël gemaak het die optimale punt van toegang tot die mark reeds geslaag. 'N EMO nie dien om hierdie dilemma te verlig tot 'n mate. Omdat die EMO berekening plaas meer gewig op die jongste data, dit drukkies die prys aksie 'n bietjie stywer en reageer dus vinniger. Dit is wenslik wanneer 'n EMO word gebruik om 'n handels inskrywing sein herlei. Interpretasie van die EMO Soos alle bewegende gemiddelde aanwysers, hulle is baie meer geskik vir trending markte. Wanneer die mark is in 'n sterk en volgehoue ​​uptrend. die EMO aanwyser lyn sal ook 'n uptrend en andersom vir 'n down tendens toon. A waaksaam handelaar sal nie net aandag te gee aan die rigting van die EMO lyn, maar ook die verhouding van die tempo van verandering van die een bar na die volgende. Byvoorbeeld, as die prys aksie van 'n sterk uptrend begin plat en reverse, van die EMAS tempo van verandering van die een bar na die volgende sal begin om te verminder tot tyd en wyl die aanwyser lyn plat en die tempo van verandering is nul. As gevolg van die sloerende uitwerking, deur hierdie punt, of selfs 'n paar bars voor, die prys aksie moet reeds omgekeer. Dit volg dus dat die waarneming van 'n konsekwente verminderde in die tempo van verandering van die EMO kon self gebruik word as 'n aanduiding dat die dilemma wat veroorsaak word deur die sloerende uitwerking van bewegende gemiddeldes verder kon teen te werk. Algemene gebruike van die EMO EMA word algemeen gebruik word in samewerking met ander aanwysers aan beduidende mark beweeg bevestig en om hul geldigheid te meet. Vir handelaars wat intraday en vinnig bewegende markte handel te dryf, die EMO is meer van toepassing. Dikwels handelaars gebruik EMA om 'n handels vooroordeel bepaal. Byvoorbeeld, as 'n EMO op 'n daaglikse grafiek toon 'n sterk opwaartse neiging, kan 'n intraday handelaars strategie wees om net handel van die lang kant op 'n intraday chart. Software Knowledge Base Eksponensiële Risiko Eksponensiële risiko word bereken deur die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde ( EWMA). Eksponensiële risiko het twee hoof voordele oor die ewe geweegde risiko model (Historiese Risiko) voordele bo Historiese Risiko (Gelyk Geweegde) Onlangse tydreekse Waarnemings dra 'n hoër gewig (belangrikheid) met betrekking tot waarnemings in die verlede. Dit laat eksponensieel geweegde beramings risiko (kovariansie) om vinniger te reageer op onlangse skokke in markte. Risiko skattings in hierdie model het 'n korter geheue volgende 'n skok. Die risiko skattings daal glad en vinnig as die betekenis van skok Waarnemings verminder deur die tyd. In teenstelling, sal skokke waargeneem deur die ewe geweegde historiese risiko model risiko skattings vir die volle waarneming tydperk verhoog en sal 'n skielike verskuiwing veroorsaak toe hulle uit die waarneming venster val. Bederf Factor Die verval-faktor is 'n parameter wat beheer hoe vinnig die betekenis van ouer waarnemings word verminder. Die n-de waarneming is geweeg deur Bederf Factor N. Die verval faktor van 0 tot 1, waar 1 tot gevolg sal hê in dieselfde gewig skema as die ewe geweegde model (historiese risiko). Half-Life Die halfleeftyd beskryf die tyd wat dit neem vir die gewig op tydreekse waarnemings val een-helfte van die gewig wat aan die mees onlangse waarneming. Half-lewe is 'n funksie van die verval-faktor en kan opgelos word deur die helfte - Life Meld (1/2) / Meld (Bederf Factor) Byvoorbeeld, om die helfte van die maandelikse opgawes te bereken met 'n verval-faktor van 0.97, ons bereken die log 02/01 gedeel deur die log 0.97. Die halfleeftyd is 22,76 maande. Kategorieë: Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Die klassieke EMO formule is: In teenstelling met eenvoudige bewegende gemiddelde. waar die gewig van al die vorige bars gelyk is, die eksponensiële bewegende gemiddelde maak die mees onlangse bar belangriker. Die gewig van elke ouer bar verminder die eksponensieel. Hier is 'n gewig grafiek vir N 10 (1 is die huidige prys, 2 die vorige en so aan): Die gewig formule is waar ek is 'n afstand na die mees onlangse bar. 0 beteken dat die mees onlangse, 1 die vorige bar en so aan. Eerste Waarde Die formule verwysings na die vorige waarde en daar is geen standaard ooreenkoms wat die eerste (oudste) waarde. Verskillende implementering van EMO gebruik: Die eerste prys (MT4, Marketscope) of The Simple bewegende gemiddelde van die eerste N pryse (Stockcharts). Gebruik in die plek van Simple bewegende gemiddelde die eksponensiële bewegende gemiddelde kan presies so eenvoudig bewegende gemiddelde gebruik. veral in die situasie wanneer die traagheid van Simple bewegende gemiddelde is kan nie geïgnoreer word nie. Net vergelyk EMO (10) en MVA (10) toegepas op dieselfde pryse: Beperkings die eksponensiële bewegende gemiddelde is gebaseer al sy vorige waardes, so, die aanwyser gevolg vir 'n bepaalde bar hang af van hoeveel historiese data in ag geneem word. So, in die situasie wanneer meer historiese data gelaai, die waarde van die aanwyser kan verskil van die voorheen bereken. Sien ook Indicators Artikels hierdie artikel in Ander LanguagesMoving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan ​​bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John Murphy