Moving Average Lineêre Trend

Bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser 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 Lineêre Geweegde. Bewegende gemiddeldes 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 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, alle pryse van die tydperk ter sprake, is gelyk in waarde. Eksponensiële en Lineêre Geweegde bewegende gemiddeldes 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) 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. Waar: N is die aantal periodes berekening. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) eksponensieel stryk bewegende gemiddelde word bereken deur die bewegende gemiddelde van 'n sekere deel van die huidige sluitingsprys op die vorige waarde. Met eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, die jongste pryse is meer werd. P-persent eksponensiële bewegende gemiddelde sal lyk: Waar: BESLOTE (i) die prys van die huidige tydperk sluiting EMO (i-1) eksponensieel bewegende gemiddelde van die vorige tydperk sluiting 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): Die tweede en daaropvolgende bewegende gemiddeldes word bereken volgens die formule: Waar: sum1 is die totale bedrag van die sluiting van pryse vir N tydperke PREVSUM is die reëlmatige som van die vorige bar SMMA1 is die reëlmatige bewegende gemiddelde van die eerste bar SMMA (i) is die reëlmatige bewegende gemiddelde van die huidige bar (behalwe vir die eerste een) sluit (i) is die huidige sluitingsprys N is die smoothing tydperk. 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. Waar: som (i, N) is die totale bedrag van die gewig koëffisiënte. Bronkode Full MQL4 bron van Moving gemiddeldes is beskikbaar in die Kode Base: Moving Gemiddeldes Waarskuwing: Alle regte op hierdie materiaal word voorbehou deur MetaQuotes Software Corp. kopiëring of herdruk van hierdie materiaal in sy geheel of gedeeltelik is prohibited. Choosing die beste tendenslyn vir jou data wanneer jy 'n tendenslyn te voeg tot 'n grafiek in Microsoft grafiek, kan jy enige van die ses verskillende tipes tendens / regressie kies. Die tipe inligting wat jy het bepaal die tipe tendenslyn wat jy moet gebruik. Trendline betroubaarheid n tendenslyn is mees betroubare wanneer sy R-kwadraat-waarde is by of naby 1. As jy 'n tendenslyn te pas om jou data, Grafiek bereken outomaties die R-kwadraat-waarde. As jy wil, kan jy hierdie waarde op jou grafiek vertoon. 'N Lineêre tendenslyn is 'n beste-pas reguit lyn wat gebruik word met 'n eenvoudige lineêre datastelle. Jou data is lineêr as die patroon in sy datapunte 'n lyn lyk. 'N Lineêre tendenslyn toon gewoonlik dat daar iets is aan die toeneem of afneem teen 'n bestendige tempo. In die volgende voorbeeld, 'n lineêre tendenslyn toon duidelik dat yskas verkope konsekwent gestyg oor 'n tydperk van 13 jaar. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9036, wat is 'n goeie passing van die lyn om die data. 'N Logaritmiese tendenslyn is 'n beste-pas geboë lyn wat is baie handig wanneer die tempo van verandering in die data toeneem of afneem vinnig en dan vlakke uit. 'N Logaritmiese tendenslyn kan negatiewe en / of positiewe waardes te gebruik. Die volgende voorbeeld gebruik van 'n logaritmiese tendenslyn te voorspel bevolkingsgroei van diere te illustreer in 'n vaste-ruimte gebied, waar die bevolking gelyk het as ruimte vir die diere afgeneem. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9407, wat is 'n relatief goeie passing van die lyn om die data. 'N polinoom tendenslyn is 'n geboë lyn wat gebruik word wanneer data skommel. Dit is nuttig, byvoorbeeld, vir die ontleding van winste en verliese oor 'n groot datastel. Die einde van die polinoom kan bepaal word deur die aantal skommelinge in die data of deur hoeveel draaie (heuwels en dale) verskyn in die kurwe. 'N Orde 2 polinoom tendenslyn het oor die algemeen net een koppie of vallei. Bestel 3 het oor die algemeen een of twee heuwels of dale. Bestel 4 het oor die algemeen tot drie. Die volgende voorbeeld toon 'n Orde 2 polinoom tendenslyn (een koppie) om die verhouding tussen spoed en petrol verbruik te illustreer. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9474, wat is 'n goeie passing van die lyn om die data. 'N krag tendenslyn is 'n geboë lyn wat is die beste gebruik met datastelle wat metings wat verhoog teen 'n spesifieke koers byvoorbeeld vergelyk, die versnelling van 'n renmotor met tussenposes van een sekonde. Jy kan nie 'n krag tendenslyn as jou data bevat nul of negatiewe waardes. In die volgende voorbeeld word versnelling data getoon deur die plot afstand in meter deur sekondes. Die krag tendenslyn toon duidelik die toenemende versnelling. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9923, wat 'n byna perfekte pas van die lyn om die data. 'N eksponensiële tendenslyn is 'n geboë lyn wat is baie handig wanneer data waardes styg of val by toenemend hoër tariewe. Jy kan 'n eksponensiële tendenslyn skep as jou data bevat nul of negatiewe waardes. In die volgende voorbeeld word 'n eksponensiële tendenslyn wat gebruik word om die dalende hoeveelheid koolstof 14 illustreer in 'n voorwerp soos dit eeue. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 1, wat beteken dat die lyn pas die data perfek. 'N bewegende gemiddelde tendenslyn stryk uit skommelinge in die data om 'n patroon te wys of meer duidelik tendens. 'N bewegende gemiddelde tendenslyn gebruik 'n spesifieke aantal datapunte (deur die opsie tydperk te stel), gemiddeldes, en maak gebruik van die gemiddelde waarde as 'n punt in die tendenslyn. As Tydperk is ingestel op 2, byvoorbeeld, dan is die gemiddelde van die eerste twee datapunte word gebruik as die eerste punt in die bewegende gemiddelde tendenslyn. Die gemiddelde van die tweede en derde datapunte gebruik word as die tweede punt in die tendenslyn, en so aan. In die volgende voorbeeld, toon 'n bewegende gemiddelde Trendline 'n patroon in die aantal huise wat verkoop meer as 'n 26-week period. When berekening 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol in die vorige voorbeeld het ons die gemiddeld van bereken die eerste 3 tydperke en sit dit langs tydperk 3. Ons kan die gemiddelde in die middel van die tyd interval van drie periodes geplaas, dit is, langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed want selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.Moving Gemiddeld - MA afbreek bewegende gemiddelde - MA As SMA voorbeeld, kyk na 'n sekuriteit met die volgende sluitingsdatum pryse meer as 15 dae: Week 1 (5 dae) 20, 22, 24, 25, 23 Week 2 (5 dae) 26, 28, 26, 29, 27 Week 3 (5 dae) 28, 30, 27, 29, 28 A 10-dag MA sou gemiddeld uit die sluitingsdatum pryse vir die eerste 10 dae as die eerste data punt. Die volgende data punt sal daal die vroegste prys, voeg die prys op dag 11 en neem die gemiddelde, en so aan, soos hieronder getoon. Soos voorheen verduidelik, MA lag huidige prys aksie omdat dit gebaseer is op vorige pryse hoe langer die tydperk vir die MA, hoe groter is die lag. So sal 'n 200-dag MA 'n veel groter mate van lag as 'n 20-dag MA het omdat dit pryse vir die afgelope 200 dae bevat. Die lengte van die MA om te gebruik, hang af van die handel doelwitte, met korter MA gebruik vir 'n kort termyn handel en langer termyn MA meer geskik vir 'n lang termyn beleggers. Die 200-dag MA word wyd gevolg deur beleggers en handelaars, met onderbrekings bo en onder hierdie bewegende gemiddelde beskou as belangrike handel seine wees. MA ook mee belangrik handel seine op hul eie, of wanneer twee gemiddeldes kruis. 'N stygende MA dui daarop dat die sekuriteit is in 'n uptrend. terwyl 'n dalende MA dui daarop dat dit in 'n verslechtering neiging. Net so, is opwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover. wat gebeur wanneer 'n korttermyn-MA kruisies bo 'n langer termyn MA. Afwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover, wat plaasvind wanneer 'n kort termyn MA kruisies onder 'n langer termyn MA. In oefen die bewegende gemiddelde sal 'n goeie raming van die gemiddelde van die tydreeks te verskaf indien die gemiddelde konstant of stadig veranderende . In die geval van 'n konstante gemiddelde, sal die grootste waarde van m die beste raming van die onderliggende gemiddelde gee. 'N langer tydperk waarneming sal gemiddeld uit die gevolge van variasie. Die doel van die verskaffing van 'n kleiner m is om voorsiening te maak die voorspelling om te reageer op 'n verandering in die onderliggende proses. Om te illustreer, stel ons 'n datastel wat veranderinge in die onderliggende gemiddelde van die tydreeks inkorporeer. Die figuur toon die tyd reeks gebruik ter illustrasie saam met die vraag gemiddelde waaruit die reeks was gegenereer. Die gemiddelde begin as 'n konstante by 10. Vanaf die tyd 21, verhoog dit met 'n eenheid in elke tydperk totdat dit die waarde van 20 ten tye 30. bereik Dan weer konstant raak dit. Die data word gesimuleer deur die byvoeging van die gemiddelde, 'n ewekansige geluid van 'n normale verspreiding met 'n nul gemiddelde en standaardafwyking 3. Die resultate van die simulasie is afgerond tot die naaste heelgetal. Die tabel toon die gesimuleerde Waarnemings wat gebruik word vir die voorbeeld. Wanneer ons die tafel gebruik, moet ons onthou dat op enige gegewe tyd, word slegs die afgelope data bekend. Die raming van die model parameter, vir drie verskillende waardes van m word saam met die gemiddelde van die tydreeks in die figuur hieronder. Die figuur toon die bewegende gemiddelde skatting van die gemiddelde by elke keer en nie die voorspelling. Die vooruitskattings sal die bewegende gemiddelde kurwes skuif na regs deur periodes. Een gevolgtrekking is onmiddellik duidelik uit die figuur. Vir al drie skattings loop die bewegende gemiddelde agter die lineêre tendens, met die lag verhoog met m. Die lag is die afstand tussen die model en die raming in die tydsdimensie. As gevolg van die lag, die bewegende gemiddelde onderskat die waarnemings as die gemiddelde is aan die toeneem. Die vooroordeel van die beramer is die verskil op 'n spesifieke tyd in die gemiddelde waarde van die model en die gemiddelde waarde voorspel deur die bewegende gemiddelde. Die vooroordeel wanneer die gemiddelde is aan die toeneem is negatief. Vir 'n dalende gemiddelde, die vooroordeel is positief. Die vertraging in die tyd en die vooroordeel wat in die raming is funksies van m. Hoe groter die waarde van m. hoe groter die omvang van die lag en vooroordeel. Vir 'n voortdurend toenemende reeks met tendens a. die waardes van die lag en vooroordeel van die beramer van die gemiddelde is in die onderstaande vergelykings. Die voorbeeld krommes stem nie ooreen hierdie vergelykings omdat die voorbeeld model is nie voortdurend aan die toeneem, eerder dit begin as 'n konstante, veranderinge aan 'n tendens en dan weer word konstant. Ook die voorbeeld krommes geraak word deur die lawaai. Die bewegende gemiddelde voorspelling van periodes in die toekoms word verteenwoordig deur die verskuiwing van die kromme na regs. Die lag en vooroordeel te verhoog proporsioneel. Die onderstaande vergelykings dui die lag en vooroordeel van 'n voorspelling tydperke in die toekoms in vergelyking met die model parameters. Weereens, hierdie formules is vir 'n tyd reeks met 'n konstante lineêre tendens. Ons moet nie verbaas wees oor die resultaat wees. Die bewegende gemiddelde beramer is gebaseer op die aanname van 'n konstante gemiddelde, en die voorbeeld het 'n liniêre tendens in die gemiddelde tydens 'n gedeelte van die studietydperk. Sedert real time reeks sal selde presies die aannames van enige model te gehoorsaam, moet ons bereid wees om vir sulke resultate. Ons kan ook aflei uit die figuur dat die variasie van die geraas het die grootste effek vir kleiner m. Die skatting is baie meer wisselvallig vir die bewegende gemiddelde van 5 as die bewegende gemiddelde van 20. Ons het die botsende begeertes te m verhoog die effek van variasie te verminder as gevolg van die geraas, en om m te verminder die voorspelling meer reageer op veranderinge aan te bring in die gemiddelde. Die fout is die verskil tussen die werklike data en die geskatte waarde. As die tyd reeks is werklik 'n konstante waarde van die verwagte waarde van die fout is nul en die variansie van die fout bestaan ​​uit 'n term wat 'n funksie is van en 'n tweede termyn wat die variansie van die geraas,. Die eerste kwartaal is die variansie van die gemiddelde geskatte met 'n monster van m waarnemings, die aanvaarding van die data kom uit 'n bevolking met 'n konstante gemiddelde. Hierdie term word tot die minimum beperk deur m so groot as moontlik. 'N Groot m maak die voorspelling nie reageer op 'n verandering in die onderliggende tydreekse. Die voorspelling reageer op veranderinge aan te bring, wil ons m so klein as moontlik (1), maar dit verhoog die foutvariansie. Praktiese vooruitskatting vereis 'n intermediêre waarde. Vooruitskatting met Excel Die vooruitskatting add-in implemente die bewegende gemiddelde formules. Die voorbeeld hieronder toon die analise wat deur die byvoeging in vir die voorbeeld van die data in kolom B. Die eerste 10 waarnemings word geïndekseer -9 deur 0. In vergelyking met die tabel hierbo, is die tydperk indekse verskuif deur -10. Die eerste tien Waarnemings verskaf die begin waardes vir die beraming en gebruik word om die bewegende gemiddelde vir tydperk 0. Die MA (10) kolom (C) toon die berekende bewegende gemiddeldes te bereken. Die bewegende gemiddelde parameter m is in sel C3. Vore (1) kolom (D) toon 'n voorspelling vir een periode na die toekoms. Die voorspelling interval is in sel D3. Wanneer die voorspelling interval verander word na 'n groter aantal van die getalle in die kolom vore geskuif af. Die kolom Fout (1) (e) toon die verskil tussen die waarneming en die voorspelling. Byvoorbeeld, die waarneming by die tyd 1 is 6. Die geskatte waarde uit die bewegende gemiddelde op tydstip 0 is 11.1. Die fout dan is -5,1. Die gemiddeldes en standaardafwykings Gemiddelde Afwyking (MAD) word bereken in selle E6 en E7 onderskeidelik.