Hoe om te bereken Bewegende Gemiddeldes in Excel Excel Data-analise Vir Dummies, 2nd Edition Die Data-analise opdrag gee 'n instrument vir die berekening van bewegende en eksponensieel stryk gemiddeldes in Excel. Veronderstel, ter wille van illustrasie, wat you8217ve ingesamel daaglikse temperatuur inligting. Jy wil die driedaagse bereken bewegende gemiddelde 8212 die gemiddelde van die afgelope drie dae 8212 as deel van 'n paar eenvoudige weervoorspelling. Om te bereken bewegende gemiddeldes vir hierdie datastel, neem die volgende stappe. Om 'n bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die bewegende gemiddelde item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer die inligting wat jy wil gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. Klik op die insette Range tekskassie van die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die gebruik van die muis om die werkblad verskeidenheid kies. Jou reeksverwysing moet absolute sel adresse gebruik. 'N absolute sel adres voorafgaan die brief kolom en ry getal met tekens, soos in A1: A10. As die eerste sel in jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om jou data te identifiseer of beskryf, kies die etikette in eerste ry boks. In die interval tekskassie, vertel Excel hoeveel waardes in die bewegende gemiddelde berekening te sluit. Jy kan 'n bewegende gemiddelde met behulp van 'n aantal waardes te bereken. By verstek, Excel gebruik die mees onlangse drie waardes om die bewegende gemiddelde te bereken. Te bepaal dat 'n ander aantal waardes word gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken, te betree wat waarde in die interval tekskassie. Vertel Excel waar die 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 byvoorbeeld het die bewegende gemiddelde data is geplaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Gee aan of u 'n grafiek wil. As jy 'n grafiek wat die bewegende gemiddelde inligting plotte wil, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui aan of jy wil standaardfout inligting bereken. As jy wil die standaard foute te bereken vir die data, kies die standaard foute boks. Excel plaas standaardfout waardes langs die bewegende gemiddelde waardes. (Die standaard fout inligting gaan in C2:. C10) Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy berekende wil en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde inligting. Let wel: As Excel doesn8217t genoeg inligting om 'n bewegende gemiddelde te bereken vir 'n standaard fout, dit plaas die fout boodskap in die sel. Jy kan 'n paar selle wat hierdie fout boodskap as 'n value. Below jy my C metode kan sien om Bollinger Bands bereken vir elke punt (bewegende gemiddelde, op band, af-band) wys sien. Soos jy kan sien hierdie metode gebruik 2 vir lusse om die bewegende standaardafwyking te bereken met behulp van die bewegende gemiddelde. Dit word gebruik om 'n bykomende lus bevat om die bewegende gemiddelde bereken die afgelope N tydperke. Hierdie een wat ek kon verwyder deur die toevoeging van die nuwe punt waarde te totalaverage aan die begin van die lus en die verwydering van die i - N punt waarde aan die einde van die lus. My vraag is nou basies: Kan ek die oorblywende innerlike lus verwyder in 'n soortgelyke manier het ek daarin geslaag met die bewegende gemiddelde gevra 31 Januarie 13 aan 21:45 Die antwoord is ja, jy kan. In die middel-80's ontwikkel ek net so 'n algoritme (waarskynlik nie oorspronklike) in FORTRAN vir 'n proses te monitor en beheer aansoek. Ongelukkig, dit was meer as 25 jaar gelede en ek kan nie onthou dat die presiese formules nie, maar die tegniek is 'n uitbreiding van die een vir bewegende gemiddeldes, met die tweede orde berekeninge in plaas van net lineêre kinders. Na te kyk na jou kode paar, ek dink dat ek kan uitkyk hoe ek dit gedoen het destyds. Let op hoe jou innerlike lus is om 'n som van kwadrate: in veel dieselfde manier dat jou gemiddelde oorspronklik moes gehad het 'n bedrag van Waardes Die enigste twee verskille is aan die orde (sy krag 2 in plaas van 1) en dat jy trek die gemiddelde elke waarde voordat jy kwadreer dit. Nou wat kan onafskeidbaar kyk, maar in werklikheid het hulle geskei kan word: Nou die eerste kwartaal is net 'n som van kwadrate, hanteer jy dit op dieselfde manier wat jy doen die som van Waardes vir die gemiddelde. Die laaste kwartaal (k2n) is net die gemiddelde kwadraat keer die tydperk. Aangesien jy die resultaat in elk geval te verdeel deur die tydperk, kan jy voeg net die nuwe gemiddelde kwadraat sonder die ekstra lus. Ten slotte, in die tweede kwartaal (som (-2vi) k), aangesien som (vi) totale kn jy kan dan verander dit in hierdie: of net -2k2n. wat -2 keer die gemiddelde kwadraat, sodra die tydperk (N) is weer verdeel word. So het die finale gekombineerde formule is: (seker wees om die geldigheid van hierdie kyk, want ek is dit afleiding uit die bokant van my kop) en die integrasie van in jou kode moet iets lyk: Die probleem met benaderings wat die som van kwadrate te bereken is dat dit en die vierkante van somme nogal groot kan kry, en die berekening van hul verskil kan 'n baie groot fout stel. so laat dink aan iets beter. Vir waarom dit nodig is, sien die Wikipedia-artikel oor Algoritmes vir die berekening van variansie en John Cook op Teoretiese verklaring vir numeriese resultate) In die eerste plek in plaas van die berekening van die stddev kan fokus op die stryd. Sodra ons die variansie, stddev is net die vierkantswortel van die variansie. Veronderstel die data is in 'n skikking met die naam x rollende n N-grootte venster deur 'n mens kan wees gedink as die verwydering van die waarde van x0 en die toevoeging van die waarde van xn. Kom ons dui die gemiddeldes van x0..xn-1 en x1..xn deur en onderskeidelik. Die verskil tussen die afwykings van x0..xn-1 en x1..xn is, na die kansellasie van 'n paar terme en toe te pas (AB) (AB) (AB): Daarom sal die afwyking word verwoes deur iets wat nie die geval is, moet jy na die stand te hou som van kwadrate, wat is beter vir numeriese akkuraatheid. Jy kan die gemiddelde en variansie keer bereken in die begin met 'n behoorlike algoritme (Welfords metode). Daarna het elke keer as jy 'n waarde in die venster x0 te vervang deur 'n ander xn jy die gemiddelde en variansie soos hierdie te werk: Baie dankie vir hierdie. Ek gebruik dit as die basis van 'n uitvoering in C vir die CLR. Ek het ontdek dat, in die praktyk, kan jy so 'n werk wat newVar is 'n baie klein negatiewe getal en die sqrt versuim. Ek lei 'n as ter waarde beperk tot nul vir hierdie geval. Nie idee, maar stabiel. Dit het gebeur toe elke waarde in my venster dieselfde waarde het (ek gebruik 'n venster grootte van 20 en die waarde betrokke was 0,5, in geval iemand wil om te probeer en te reproduseer hierdie.) Uitvoering maak Drew Noakes 26 Julie 13 aan 15:25 Ive gebruikte Commons-wiskunde (en bygedra het tot daardie biblioteek) vir iets baie soortgelyk aan hierdie. Die open-source, porting om C moet maklik soos gekoopte pie wees (het jy al probeer om 'n pie van nuuts af). Check dit uit: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. Hulle het 'n StandardDeviation klas. Gaan na die stad antwoord 31 Januarie 13 aan 21:48 You39re verwelkom Jammer ek didn39t het die antwoord you39re soek. Ek didn39t beslis bedoel om voor te stel porting die hele biblioteek Net die minimum wat nodig is-kode, wat behoort te wees 'n paar honderd lyne of so. Let daarop dat ek het geen idee wat reg / kopiereg beperkings Apache het op daardie kode, sodat you39d het om uit te gaan nie. In die geval dat jy dit na te streef, hier is die skakel. Sodat Variansie FastMath uitvoering maak Jason 31 Januarie 13 aan 22:36 belangrikste inligting is reeds hierbo gegee --- maar miskien is dit steeds van algemene belang. 'N klein Java biblioteek te bereken bewegende gemiddelde en standaardafwyking is hier beskikbaar: GitHub / tools4j / meanvar Die implementering is gebaseer op 'n variant van Welfords metode hierbo genoem. Metodes om te verwyder en te vervang waardes is afgelei wat gebruik kan word vir die verskuiwing van waarde windows. Smoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om 1.Moving 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 MurphyMoving standaardafwyking Moving standaardafwyking is 'n statistiese meting van markonbestendigheid. Dit maak geen voorspellings van die mark rigting, maar dit kan dien as 'n bevestiging van aanwyser. Jy gee die aantal periodes te gebruik, en die studie bere die standaardafwyking van pryse uit die bewegende gemiddelde van die pryse. Dit is afgelei van die berekening van 'n N tydperk Eenvoudige bewegende gemiddelde van die data-item. Dit vat dan die blokkies van die verskil tussen die data-item en sy bewegende gemiddelde oor elk van die voorafgaande N tydperke. Ten slotte is dit verdeel hierdie som deur N en bereken die vierkantswortel van hierdie resultaat. Eiendomme Tydperk: Die aantal bars in 'n grafiek. As die grafiek vertoon daaglikse data, dan tydperk dui dae in weeklikse kaarte, sal die tydperk vir weke staan, en so aan. Die program maak gebruik van 'n standaard van 20. Aspek: Die simbool veld waarop die studie sal bereken word. Veld is ingestel op die standaard, wat, wanneer jy 'n grafiek vir 'n spesifieke simbool, is dieselfde as Close. Interpretasie standaardafwyking waardes styg aansienlik wanneer die ontleed kontrak van aanwyser verandering in waarde dramaties. Wanneer markte is stabiel, lae standaardafwyking lesings is normaal. Lae standaardafwyking lesings tipies geneig voordat beduidende opwaartse prysveranderinge te kom. Ontleders algemeen dit eens dat 'n hoë wisselvalligheid is deel van die groot tops, terwyl lae wisselvalligheid vergesel groot bottoms. Inhoud Bron: Futuresource Ander Tegniese Analise Studies Primêre Sidebar verhef jou Trading Laaste Tweets Is jy 'n visuele leerder Vind ons webinars bladsy vir video tutoriale en analise van die mark van ons makelaars: t. co/Yc92vYQsSW tyd gelede 20 uur per Buffer 10 Riglyne vir Online Futures Trading: t. co/aeDodxfyzL t. co/t7Of3h4psp tyd gelede 23 ure per Buffer lomp op die mark Oorweeg 'n lang sit strategie. Hier is hoe - t. co/Knv6IoeFbA tyd gelede 1 Dag via Buffer Kopiereg xA9 2016 xB7 Daniels Trading. Alle regte voorbehou. Hierdie materiaal word oorgedra as 'n uitnodiging vir die aangaan van 'n afgeleide transaksie. Hierdie materiaal is opgestel deur 'n Daniels Trading makelaar wat bied marknavorsing kommentaar en handel aanbevelings as deel van sy of haar uitnodiging vir rekeninge en uitnodiging vir ambagte egter Daniels Trading nie in stand te hou 'n navorsingsafdeling soos omskryf in CFTC Reël 1.71. Daniels Trading, sy prinsipale, makelaars en werknemers mag handel dryf in afgeleide instrumente vir hul eie rekeninge of vir die rekeninge van ander. As gevolg van verskeie faktore (soos toleransie vir risiko, vereistes marge, handel doelwitte, kort termyn vs. langtermyn strategieë, tegniese vs. fundamentele analise van die mark, en ander faktore) sodanige handel kan lei tot die aanvang of likwidasie van posisies wat verskil van is of in stryd met die menings en aanbevelings daarin vervat. Vorige prestasie is nie noodwendig 'n aanduiding van toekomstige prestasie nie. Die risiko van verlies in die handel termynkontrakte of kommoditeit opsies kan aansienlik wees, en daarom beleggers moet verstaan die risiko's wat betrokke is in die neem van aged posisies en moet verantwoordelikheid vir die risiko's wat verband hou met sodanige beleggings en hul resultate te aanvaar. U moet goed oorweeg of sodanige handel is geskik vir jou in die lig van jou omstandighede en finansiële hulpbronne. Jy moet die risiko bekendmaking webblad verkry word by www. DanielsTrading aan die onderkant van die tuisblad lees. Daniels Trading is nie verbind met of geaffilieerde nie eens 'n handel stelsel, nuusbrief of ander soortgelyke diens. Daniels Trading waarborg nie of enige prestasie eise wat deur sulke stelsels of dienste verifieer.
No comments:
Post a Comment