Flytte gjennomsnitt: Hva er de Blant de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt (vanligvis skrevet i denne opplæringen som MA) er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data, i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, riktig kjent som et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA), beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett av verdier. For eksempel, for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttkursene fra de siste 10 dagene, og deretter dele resultatet med 10. I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene (110) dividert med antall dager (10) for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en forhandler ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under (11) tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som det blir tilgjengelig. Denne beregningsmetoden sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2 flyttes den røde boksen (som representerer de siste 10 datapunktene) til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen når den nye verdien av 5 er lagt til settet. Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10. Hva ser Moving Averages Like Når verdiene til MA har blitt beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk (mer om dette senere). Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende i begynnelsen, men du vil bli vant til dem når tiden går videre. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, kan du godt presentere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det er forskjellig fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserien vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene, og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. Som svar på denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA). (For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva som er forskjellen mellom en SMA og en EMA) Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. Å lære den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen: Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan det hende du merker at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som den forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med den ovennevnte formelen derfra. Vi har gitt deg et eksempelkart som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, kan vi se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA, vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk (15), men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Legg merke til hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker. Denne responsen er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva betyr de forskjellige dagene Gjennomsnittlig flytteverdi er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsrammen som brukes til å skape gjennomsnittet, jo mer følsomt blir det for prisendringer. Jo lengre tidsrom, jo mindre følsomt, eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. Flytte gjennomsnitt: Hvordan bruke Themmoving gjennomsnitt Gjennomsnitt av tidsseriedata (observasjoner like fordelt i tid) fra flere sammenhengende perioder. Kalt flytting fordi det kontinuerlig omdannes når nye data blir tilgjengelige, går det fremover ved å slippe den tidligste verdien og legge til den nyeste verdien. For eksempel kan det bevegelige gjennomsnittet på seks måneders salg beregnes ved å ta gjennomsnittet av salget fra januar til juni, deretter gjennomsnittet av salget fra februar til juli, deretter fra mars til august og så videre. Flytte gjennomsnitt (1) redusere effekten av midlertidige variasjoner i data, (2) forbedre passformen til en linje (en prosess kalt utjevning) for å vise datasendensen tydeligere, og (3) markere en verdi over eller under trend. Hvis du regner med noe med svært høy varians, er det beste du kan gjøre, å finne ut det bevegelige gjennomsnittet. Jeg ønsket å vite hva det bevegelige gjennomsnittet var av dataene, så jeg ville få en bedre forståelse av hvordan vi gjorde. Når du prøver å finne ut noen tall som endrer seg ofte, er det beste du kan gjøre å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Flytte gjennomsnittlig pris (MAP) Flytende gjennomsnitt - MA BREAKING DOWN Flytte gjennomsnittlig - MA Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager: Uke 1 (5 dager) 20, 22, 24, 25, 23 Uke 2 (5 dager) 26, 28, 26, 29, 27 Uke 3 (5 dager) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig sluttpriser for de første 10 dagene som første datapunkt. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.
No comments:
Post a Comment